Job Description
Como Engenheiro(a) de Dados Sênior, você será a principal referência técnica da squad, liderando iniciativas de modernização e migração de plataformas de dados para Azure Databricks. Sua atuação será fundamental para definir padrões de engenharia, garantir a qualidade das entregas e conduzir decisões arquiteturais que apoiem a transformação digital dos nossos clientes.
Você atuará em projetos de grande porte, com foco em arquiteturas modernas de dados, processamento distribuído, streaming e ambientes Lakehouse, colaborando com equipes multidisciplinares em um ambiente inovador e orientado a resultados.
Faça parte de uma equipe que está impulsionando a transformação digital por meio de dados, analytics e inteligência artificial. Aqui, você terá acesso a projetos estratégicos, tecnologias de ponta e oportunidades contínuas de aprendizado e crescimento.
Together we do what matters.
Saiba mais sobre alguns dos nossos benefícios:
- Vale refeição ou alimentação
- Cartão Multibenefícios (até Consultor(a) Sênior)
- Convênio médico e odontológico
- Certificações e treinamentos
- Seguro de vida
- Previdência privada
- Avababy: acompanhamento da gestação e kit para novos pais e mães
- Participação nos resultados da empresa
- Wellhub
- Auxílio creche
- Mentoria de carreira
- Política de Birthday Off (um dia de folga no mês do seu aniversário)
- Sessões de bem-estar
- Para cargos gerenciais: veículo corporativo, estacionamento e auxílio combustível
Responsabilidades
- Liderar tecnicamente a migração de workloads de dados de Cloudera para Azure Databricks;
- Definir estratégias de modernização para pipelines, scripts Python e arquiteturas analíticas;
- Projetar e evoluir pipelines ETL/ELT escaláveis e resilientes;
- Liderar iniciativas de streaming de dados em tempo real;
- Definir padrões de engenharia de dados, observabilidade e governança;
- Realizar revisões de código e disseminar boas práticas de desenvolvimento;
- Apoiar a modelagem de dados em arquiteturas Lakehouse utilizando Delta Lake;
- Integrar dados provenientes de APIs, aplicações SaaS, mensageria e sistemas legados;
- Colaborar com times de Data Science e MLOps na disponibilização de dados para modelos de IA e Machine Learning;
- Apoiar definições arquiteturais junto a arquitetos e stakeholders;
- Garantir performance, qualidade e governança dos ambientes de dados;
- Atuar como mentor(a) técnico(a), apoiando o desenvolvimento da equipe.
Habilidades e experiências
Requisitos obrigatórios
- Experiência sólida com Azure Databricks;
- Forte experiência com Apache Spark para processamento distribuído;
- Domínio de Python e SQL;
- Experiência em migração de dados, preferencialmente ambientes Hadoop/Cloudera;
- Experiência com ingestão de dados estruturados e não estruturados;
- Conhecimento de modelagem de dados para ambientes analíticos;
- Experiência com integração de dados via APIs, mensageria e sistemas OLTP;
- Familiaridade com engenharia de Machine Learning e pipelines de dados;
- Experiência com Git e práticas de CI/CD;
- Vivência em ambientes Cloud, preferencialmente Microsoft Azure;
Diferenciais
- Experiência com migração de workloads de Cloudera/Hadoop;
- Conhecimento em Databricks Structured Streaming e Delta Live Tables;
- Experiência com Unity Catalog;
- Conhecimento em DBT;
- Experiência com MLOps e MLflow;
- Vivência no segmento financeiro;
- Certificações Azure e/ou Databricks.
