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Digiage Linkedin · Posted 3d ago

Engenheiro(a) Dados Pleno - Híbrido São Paulo/SP

Brazil

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Junte-se à Digiage e participe de um dos maiores desafios de modernização de dados do mercado: a migração de um ambiente Azure Synapse para Databricks/AWS no maior player do setor de mobilidade e pagamento automático.

Na Digiage, acreditamos que dados bem estruturados e pipelines confiáveis são a base para decisões melhores e mais rápidas.

Estamos em busca de uma pessoa Engenheira de Dados Pleno para atuar de ponta a ponta na migração de processos de dados — ingestão, transformação (DW) e entrega —, construindo pipelines robustos e colaborando com o time técnico na definição dos padrões do projeto.

Responsabilidades e Atribuições

  • Desenvolver, testar e migrar pipelines de ingestão, processamento (DW) e entrega de dados.
  • Traduzir jobs e regras de negócio existentes (Synapse/SQL) para PySpark/Databricks.
  • Contribuir para a esteira de CI/CD do projeto, incluindo versionamento, deploy automatizado e testes.
  • Realizar troubleshooting de performance e qualidade de dados em pipelines produtivos.
  • Colaborar com arquitetos e engenheiros seniores na definição de padrões de código e boas práticas.
  • Apoiar e mentorar engenheiros júnior nas tarefas do dia a dia.
  • Participar de discussões técnicas sobre a estratégia de migração e sugerir melhorias de processo.

Requisitos mínimos

  • Experiência prévia em engenharia de dados.
  • Sólido conhecimento em SQL e Python.
  • Experiência com Apache Spark (PySpark) e processamento distribuído.
  • Conhecimento sólido em práticas de versionamento com Git.
  • Experiência com construção e manutenção de pipelines de CI/CD.
  • Vivência na construção e manutenção de pipelines de dados em ambiente produtivo.

Diferenciais

  • Conhecimento na stack Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory e Azure Data Lake Storage Gen2.
  • Experiência com Databricks (Delta Lake, Workflows, Unity Catalog).
  • Vivência em projetos de migração de Data Lake/Data Warehouse para nuvem (AWS/Databricks).
  • Conhecimento de ferramentas de orquestração (Airflow, Databricks Workflows, ADF) ou uso de práticas de IA aplicada à migração.
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