Oracle GoldenGate Data Engineer | Senior (Remote)

.Responsabilidades e atribuiçõesProjetar, desenvolver e sustentar pipelines de dados escaláveis com foco em ingestão via CDC (Change Data Capture) utilizando Oracle GoldenGate; Configurar e administrar replicações de dados em tempo real e quase tempo real entre sistemas origem e ambientes cloud; Garantir consistência, integridade e sincronização dos dados entre origem e destino; Monitorar pipelines de ingestão, atuar em troubleshooting e otimizar performance dos processos CDC; Suportar estratégias de carga full e incremental (delta load); Desenvolver e manter pipelines de processamento de dados utilizando Azure e Databricks (Spark); Implementar transformações seguindo arquitetura moderna de dados no modelo Bronze, Silver e Gold; Otimizar pipelines visando performance, escalabilidade e eficiência de custos; Trabalhar com dados estruturados e semiestruturados para consumo analítico, relatórios e iniciativas de IA/ML; Atuar em conjunto com arquitetos de dados na definição de arquiteturas modernas de Lakehouse; Apoiar iniciativas de governança, catálogo de dados, lineage e compliance; Garantir disponibilidade, confiabilidade, segurança e qualidade dos dados para consumo downstream.Requisitos e qualificaçõesGraduação em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas; Experiência prática e sólida com Oracle GoldenGate em processos de ingestão de dados e CDC (Change Data Capture), incluindo replicação em tempo real e quase tempo real; Vivência no desenvolvimento, sustentação e otimização de pipelines de dados escaláveis e distribuídos; Experiência com ecossistema Microsoft Azure, incluindo Azure Data Factory, Azure Data Lake e Azure Data Lake Storage Gen2; Forte conhecimento em Databricks e processamento distribuído utilizando Spark; Experiência em arquiteturas modernas de dados, como Lakehouse, trabalhando com camadas Bronze, Silver e Gold; Vivência com cargas full e incrementais (delta load), garantindo integridade, consistência e sincronização dos dados; Conhecimento em monitoramento de pipelines, troubleshooting, tuning de performance e otimização de custos em ambientes cloud; Experiência com dados estruturados e semiestruturados voltados para analytics, reporting e iniciativas de IA/ML; Conhecimento em governança de dados, catálogo, lineage, segurança e boas práticas de arquitetura corporativa; Capacidade de atuar de forma colaborativa com arquitetos de dados, times analíticos e stakeholders de negócio.