Engenheiro de Dados Databricks SR

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Responsabilidades e atribuições

Desenvolver, evoluir e sustentar pipelines de dados escaláveis para ingestão, transformação e disponibilização de informações em ambiente Databricks, utilizando Python, SQL, Spark e DBT;

Projetar, implementar e otimizar processos de ETL/ELT, garantindo alta performance, confiabilidade, governança e qualidade dos dados ao longo do ciclo de vida das soluções;

Construir, manter e monitorar workflows e DAGs no Apache Airflow, assegurando a correta orquestração, automação e observabilidade das cargas de dados;

Atuar na modelagem e implementação das camadas Bronze, Silver e Gold seguindo a arquitetura Lakehouse e as melhores práticas de Data Engineering;

Integrar dados provenientes de múltiplas fontes, como APIs, bancos de dados relacionais e não relacionais, sistemas corporativos e serviços em nuvem;

Apoiar a definição de padrões técnicos, boas práticas de desenvolvimento, versionamento, testes e documentação de pipelines de dados;

Trabalhar em parceria com equipes de Analytics, BI, Data Science e áreas de negócio para entender requisitos e transformar necessidades em soluções de dados escaláveis;

Investigar e solucionar incidentes, problemas de performance e falhas em processos de dados, garantindo a estabilidade e disponibilidade da plataforma.

Requisitos e qualificações

Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados Sênior em projetos de dados corporativos e ambientes de grande volume de informações;

Domínio de Databricks, Apache Spark, Delta Lake, Python e SQL para desenvolvimento, sustentação e otimização de pipelines de dados;

Experiência prática com DBT para transformação, modelagem e gerenciamento de ativos de dados;

Conhecimento avançado em Apache Airflow para orquestração, monitoramento e automação de fluxos de dados;

Experiência com arquitetura Lakehouse e modelagem de dados nas camadas Bronze, Silver e Gold;

Vivência em integração de dados por meio de APIs REST, bancos de dados relacionais e outras fontes corporativas;

Conhecimento em versionamento de código utilizando Git e experiência com Azure DevOps ou ferramentas similares de CI/CD;

Experiência em práticas de qualidade, monitoramento, observabilidade e governança de dados;

Conhecimento em performance tuning e otimização de consultas e pipelines de processamento de dados;

Certificações Databricks, Azure Data Engineer Associate ou similares;

Experiência com Azure Data Lake Storage (ADLS), Azure Data Factory (ADF) e demais serviços de dados na nuvem Azure;

Conhecimento em DataOps, CI/CD para pipelines de dados e Infraestrutura como Código (IaC);

Experiência com ferramentas de Data Quality, Data Governance e Observabilidade de Dados.