Engenheiro(a) de Dados Sênior (Databricks)

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para atuar na construção e evolução da nossa plataforma de dados moderna, com foco em ingestão, processamento e disponibilização de dados em larga escala. O profissional será responsável por desenvolver pipelines robustos e escaláveis utilizando Databricks, contribuindo para a confiabilidade, governança e eficiência do ecossistema de dados da companhia.

Buscamos um perfil hands-on, com forte capacidade técnica, visão arquitetural e experiência em ambientes de dados corporativos de alta complexidade.

Principais responsabilidades:

- Desenvolver e manter pipelines de ingestão de dados batch e streaming utilizando Databricks. - Projetar e implementar soluções de integração de dados provenientes de múltiplas fontes (APIs, bancos relacionais, arquivos, sistemas legados e SaaS). - Construir e otimizar processos utilizando Apache Spark. - Aplicar boas práticas de engenharia de dados, DataOps e observabilidade. - Garantir qualidade, confiabilidade e performance dos pipelines. - Atuar na modelagem e organização de dados em arquiteturas Lakehouse. - Trabalhar em parceria com times de negócio, analytics, governança e plataforma. - Apoiar a definição de padrões técnicos, frameworks reutilizáveis e melhores práticas de desenvolvimento. - Conduzir troubleshooting e otimizações de performance em processos de dados críticos. - Participar de iniciativas de modernização e evolução da plataforma de dados.

- Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados. - Experiência comprovada com Databricks em ambientes produtivos. - Experiência com Apache Spark (PySpark ou Scala). - Experiência no desenvolvimento de pipelines de ingestão e transformação de dados. - Vivência com soluções de Data Lake e Lakehouse. - Experiência com Git e processos de CI/CD. - Conhecimento em modelagem de dados analítica.

Conhecimentos técnicos:

- Python avançado. - SQL avançado. - Databricks Workflows. - Delta Lake. - Spark Structured Streaming. - APIs REST. - Arquiteturas modernas de dados. - Otimização de performance em Spark. - Controle e observabilidade de pipelines. - Conceitos de governança e qualidade de dados.

Diferenciais:

- Certificações Databricks. - Experiência com Unity Catalog. - Vivência com Terraform e Infrastructure as Code. - Conhecimento em Kafka ou Event Hubs. - Experiência com monitoramento utilizando Datadog. - Conhecimento em Airflow.

Competências comportamentais:

- Forte senso de ownership. - Capacidade de atuar de forma autônoma e propositiva. - Perfil colaborativo e focado em resolução de problemas. - Boa comunicação com áreas técnicas e de negócio. - Capacidade de influenciar decisões técnicas. - Mentalidade de melhoria contínua. - Visão sistêmica e foco em escalabilidade.

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