Engenheiro(a) de Soluções – Data & AI

**Descrição da Função**

Trabalhando em parceria com Executivos(as) de Vendas, times de Produto, Engenharia, Engenheiros de Sucesso do Cliente e demais áreas multidisciplinares, você será responsável por conduzir conversas técnicas com clientes, entender seus ambientes de dados, propor arquiteturas robustas e liderar adoção bem-sucedida para maximizar o valor das soluções Oracle.

Essa posição exige sólida experiência prática em ambientes de produção, capacidade de lidar com arquiteturas complexas e habilidade para traduzir requisitos técnicos e de negócio em soluções escaláveis, seguras e orientadas a resultados.

**Principais Responsabilidades**

- Conduzir atividades de vendas técnicas, incluindo reuniões de descoberta, demonstrações, workshops, provas de conceito e apresentações executivas.

- Avaliar ambientes de dados dos clientes, incluindo fontes de dados, padrões de ingestão, transformação, armazenamento, governança, segurança e consumo analítico.

- Definir arquiteturas personalizadas envolvendo contexto do Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse, Analytics, Ciência de Dados e Inteligência Artificial.

- Apoiar estimativas de dimensionamento de cargas de trabalho, performance, escalabilidade, segurança e custos.

- Atuar como ponte entre necessidades de negócio, requisitos técnicos e capacidades das soluções Oracle.

- Exercer liderança técnica junto aos clientes, orientando estratégias de adoção, roteiros de implementação, planejamento de migração e melhores práticas operacionais.

- Criar laboratórios práticos, materiais técnicos, tutoriais e playbooks de implementação.

- Antecipar riscos técnicos e propor soluções para maximizar o sucesso da adoção das tecnologias Oracle.

- Colaborar com equipes de Engenharia de Produto, compartilhando feedbacks de clientes, necessidades de novas funcionalidades e oportunidades de inovação.

- Ministrar treinamentos, workshops técnicos e apresentações para clientes, parceiros, comunidade técnica e eventos.

**Qualificações Técnicas Requeridas**

- Experiência prática com programação em Python e Apache Spark em ambientes de entrega de projetos de plataforma de dados, consultoria e produção.

- Conhecimento em arquitetura de dados moderna, incluindo ingestão, transformação, orquestração, armazenamento, governança, segurança e consumo de dados.

- Conhecimento em soluções e padrões como Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse, Analytics, Ciência de Dados e Inteligência Artificial.

- Experiência com nuvens públicas e plataforma de dados em nuvens públicas como OCI (OGG, AI Data Lakehouse & AI Data Platform Workbench), AWS (Redshift), GCP (Bigquery), Databricks e Snowflake.

- Familiaridade com governança de dados, catálogo de dados, linhagem, qualidade de dados, privacidade e mascaramento de dados.

- Experiência em vendas técnicas, pré-vendas, arquitetura de soluções, consultoria profissional ou projetos de transformação em cloud e dados.

- Capacidade de construir e apresentar arquiteturas técnicas para diferentes públicos, incluindo times de engenharia, dados, segurança, liderança executiva e áreas de negócio.

- Bacharelado em Sistemas de Informação, Ciência da Computação, Engenharia ou área técnica relacionada, ou experiência prática equivalente.

Responsibilities

- Excelente comunicação verbal e escrita, com capacidade de explicar conceitos técnicos complexos de forma clara e objetiva.

- Perfil consultivo, colaborativo e orientado à resolução de problemas.

- Capacidade de lidar com ambiguidade, priorizar necessidades e entregar resultados em ambientes dinâmicos.

- Habilidade para influenciar stakeholders técnicos e de negócio.

- Autonomia para conduzir iniciativas técnicas e apoiar múltiplas oportunidades simultaneamente.

- Capacidade de atingir os treinamentos técnicos e metas específicas da função em até 6 meses após a contratação.

**Qualificações Desejáveis**

- Experiência na construção de casos de uso baseados em dados, como modelagem de risco, detecção de fraudes, previsão de demanda, segmentação de clientes ou otimização operacional.

- Conhecimento em modelos de Machine Learning e aplicações de Inteligência Artificial.

- Experiência com modernização de ambientes de dados, migração para cloud ou adoção de arquiteturas lakehouse.

Qualifications