Engenheiro de Dados Sênior — Retail Media

Desenhar, escalar e operar ecossistemas de dados de alta performance que sustentam as operações de Retail Media, viabilizando ingestão, modelagem, ativação de audiências, mensuração de campanhas e otimização de mídia on-site e off-site.
A posição é estratégica para os produtos de Ads, Attribution e Receita de Mídia, garantindo governança aplicada, confiabilidade dos dados e eficiência operacional em ambientes de alto volume de eventos.

• Arquitetar e operar Data Platforms para Retail Media, integrando dados de comportamento do consumidor, catálogo, vendas, estoque, precificação, eventos de campanha e canais de mídia.

• Construir e manter pipelines ELT/ETL e streaming para suportar produtos de mídia, incluindo:

  • Segmentação e ativação de audiências

  • Recomendação e ranking de produtos patrocinados

  • Otimização de bids e forecast de mídia

  • Mensuração, attribution e incremental lift

• Integrar e governar dados com plataformas de Ads e Martech, como:

  • Google (GAM, DV360, Google Ads, GA4)

  • Meta Ads e TikTok Ads

  • Retail Media Networks, DSPs, CDPs, DMPs e Clean Rooms

• Implementar Catálogo, metadados e linhagem de dados para campanhas, garantindo rastreabilidade completa entre:

  • Impressões → cliques → conversões → vendas atribuídas → receita incremental

• Definir e aplicar Data Contracts entre domínios (Retail Media, e-commerce, loja física, CRM), padronizando dados utilizados em produtos de Ads.

• Desenvolver modelagem de dados específica para Retail Media, contemplando métricas como:

  • Views, CTR, CVR, ROAS, CAC

  • Incremental Lift, Frequency, Reach

  • Cohorts de conversão e match-rate de audiência

• Implementar testes automatizados de Data Quality para dados de mídia, ativação de audiência e mensuração.

• Desenvolver e otimizar Feature Stores para produtos patrocinados, modelos de bidding e personalização.

• Criar dashboards de observabilidade e performance de mídia, monitorando SLAs/SLOs de pipelines e campanhas.

• Trabalhar com grandes volumes de dados first-party e eventos de ads, garantindo performance, escalabilidade e eficiência de custos em cloud.

• Atuar como referência técnica e mentor(a) para times de dados e squads de Retail Media, Ads e Growth.

• BigQuery, Databricks Lakehouse, Dataplex

• Glue / EMR, Delta Lake

• Redshift, Snowflake, Synapse

• CDC, APIs, Webhooks

• SDK events, tracking pixels

• Logs e eventos de campanhas de Ads

• Airflow, Dagster, Prefect

• DBT (Core / Cloud), Dataform

• Spark (PySpark / Scala), Dataflow

• Cloud Run Jobs, notebooks analíticos

• Integração com Ad Servers, DSPs, CDPs e DMPs

• Pipelines para Impressões, Cliques, Conversões e Sales Lift

• Ativação de audiência on-site e off-site

• Attribution, Incrementality e Measurement Frameworks

• Monitoramento de pipelines e eventos com tracing, logs e alertas

• Prometheus, Grafana, Cloud Monitoring (sem especificação de cores)

• Catálogo e linhagem de dados

• Classificação e sensibilidade de dados

• Masking, controle de acesso e LGPD aplicada a dados de audiência e campanhas

• Particionamento e clusterização

• Tuning de queries e caching

• Otimização de custos em processamento de eventos e datasets de Ads

• Terraform

• CI/CD (Cloud Build, GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins)

• Docker, Kubernetes, Helm

• Comunicação fluida entre áreas de negócio, e-commerce, marketing e times de Ads.

• Forte visão de impacto em receita incremental e eficiência de mídia.

• Capacidade de resolver rapidamente incidentes críticos de campanhas.

• Mentalidade orientada a produto de dados, monetização e crescimento.

• Liderança técnica em projetos complexos, com múltiplas fontes e domínios de dados.

• Pipelines de dados resilientes, escaláveis e observáveis para campanhas e audiência.

• Datasets confiáveis para segmentação, bidding e attribution.

• Catálogo, linhagem e governança aplicados aos dados críticos de Retail Media.

• Regras de Data Quality implementadas e monitoradas em dados de Ads.

• Camadas curated/gold para mensuração, ativação e produtos de mídia.

• Dashboards de monitoramento de performance de campanhas e receita incremental.

• Experiência prática com dados de Ads em escala combinados a dados de varejo.

• Capacidade de transformar dados em crescimento de receita de mídia incremental.

• Vivência em squads de Retail Media, Martech, Performance, Growth e Monetização.

• Conhecimento em Clean Rooms e otimização de match-rate de audiência.

• Experiência com bidding, ranking de produtos patrocinados e attribution cross-channel.

• Atuação sólida como mentor(a) e referência técnica.