FinOps Engineer

Estamos apoiando uma empresa do segmento financeiro em um momento estratégico de evolução das suas iniciativas de Dados, Cloud e Inteligência Artificial. Buscamos um(a) profissional de FinOps Engineer para atuar na governança financeira dos ambientes tecnológicos, promovendo eficiência operacional, otimização de custos e sustentabilidade das plataformas de Dados, Analytics e IA.

Principais responsabilidades

• Monitorar e analisar custos de infraestrutura em ambientes Cloud (AWS, Azure e/ou GCP).
• Identificar oportunidades de otimização de recursos computacionais, armazenamento, processamento de dados e workloads de IA.
• Implementar e acompanhar práticas de FinOps, incluindo rightsizing, autoscaling, tagging, chargeback e showback.
• Desenvolver indicadores e dashboards de consumo, orçamento e eficiência financeira para áreas de tecnologia e negócio.
• Definir e acompanhar métricas como custo por aplicação, serviço, transação, usuário ou inferência.
• Atuar em conjunto com times de Arquitetura, Engenharia, Dados e Plataforma para apoiar decisões técnicas orientadas à eficiência de custos.
• Contribuir para a governança financeira de ambientes de Dados, Analytics, Machine Learning e Inteligência Artificial.
• Realizar análises e recomendações sobre arquitetura, capacidade e utilização de recursos visando redução de desperdícios e aumento da eficiência operacional.

Requisitos

• Experiência com FinOps, Cloud Cost Management ou otimização de custos em ambientes cloud.
• Conhecimento em AWS, Azure e/ou Google Cloud Platform.
• Vivência com governança financeira de infraestrutura, controle orçamentário e acompanhamento de consumo.
• Experiência com chargeback, showback, tagging strategy e cost allocation.
• Conhecimento de arquitetura cloud e ambientes distribuídos de alta disponibilidade.
• Experiência na interação com times técnicos e áreas de negócio.
• Perfil analítico e capacidade de transformar dados de consumo em recomendações acionáveis.

Diferenciais

• Experiência em ambientes de Dados, Big Data, Analytics ou Lakehouse.
• Conhecimento em BigQuery, Databricks, Snowflake, Spark ou plataformas correlatas.
• Vivência com Kubernetes, observabilidade e otimização de workloads.
• Experiência em Machine Learning, MLOps, LLMOps ou Inteligência Artificial Generativa.
• Conhecimento em custos de inferência, consumo de tokens e uso de modelos como OpenAI, Claude, Gemini, Bedrock ou Vertex AI.
• Certificações Cloud (AWS, Azure ou GCP) e/ou certificações FinOps.

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