[Job-32521] Senior Data Engineer(Databricks ), Brazil

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para atuar em um projeto estratégico de alto impacto, voltado à construção e evolução de uma plataforma de dados de grande escala e alta criticidade.

Nessa posição, você será responsável por estruturar e manter a camada analítica de dados, desenvolvendo pipelines robustos, modelando indicadores de desempenho e garantindo que as informações estejam sempre atualizadas, confiáveis e prontas para suportar decisões estratégicas do negócio.

Responsabilidades:

- Desenvolver scripts e pipelines para carregamento de dados na camada Gold, garantindo qualidade, consistência e rastreabilidade das informações consolidadas;
- Estruturar tabelas com indicadores de desempenho, uso e disponibilidade da plataforma, criando modelos analíticos otimizados para consumo por times de negócio e gestão;
- Assegurar padrões de qualidade, versionamento e documentação dos pipelines e modelos de dados produzidos;
- Atuar de forma próxima com times de produto, operações e gestão, traduzindo necessidades de negócio em soluções de engenharia de dados eficientes.
 
Requisitos para este desafio:

- Experiência sólida com engenharia de dados e construção de pipelines no ecossistema Azure;
- Domínio de SQL avançado para manipulação, transformação e análise de dados;
- Experiência com Python e/ou PySpark para desenvolvimento de scripts de ingestão e transformação;
- Vivência com Azure Databricks (Spark, PySpark e Spark SQL);
- Experiência com Azure Data Factory (ADF) para orquestração e automação de pipelines;
- Experiência com KPIs e indicadores do ramo financeiro (setor bancário);
- Vivência com arquitetura em camadas (Bronze, Silver, Gold / Medallion) e Delta Lake;
- Conhecimento em modelagem de dados para analytics (Star Schema, OBT, tabelas fato/dimensão);
- Familiaridade com ambientes de Data Lakehouse e operações de MERGE/UPSERT;
- Experiência com qualidade e governança de dados.

Diferencial:

- Conhecimento em Delta Lake avançado (time travel, schema evolution, otimização de performance);
- Experiência com Azure Purview ou outras ferramentas de catálogo e governança de dados;
- Vivência com CI/CD para dados (ex: Azure DevOps);
- Experiência com streaming de dados (Spark Structured Streaming ou Azure Event Hubs);
- Vivência com projetos de grande escala e alta criticidade;
- Experiência com ferramentas de BI (ex: Power BI, Metabase) para validação de indicadores;
- Experiência com times de growth marketing, apoiando análises de aquisição, ativação e retenção;
- Certificações Azure relevantes (ex: DP-203, Databricks Certified Data Engineer);
- Vivência em metodologias ágeis.