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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