Data Engineer (Databricks) | SR

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• Atuar na definição e evolução de arquiteturas de dados utilizando Databricks, garantindo a otimização de pipelines, a eficiência do processamento e a resolução de problemas técnicos de alta complexidade.
• Contrução e manutenção de pipelines de dados escaláveis e confiáveis, utilizando tecnologias modernas de processamento distribuído para garantir a ingestão, transformação e disponibilização de dados com qualidade e performance.
• Trabalhar com Apache Spark, Airflow, Kafka, dbt, além de bancos SQL/NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, Cassandra) e plataformas cloud (Databricks, AWS Glue, BigQuery).
• Projetar, definir e implementar arquiteturas de dados escaláveis, utilizando o modelo Lakehouse e a arquitetura Medallion (Bronze, Silver e Gold).
• Implementar soluções de processamento de dados em batch e streaming, incluindo CDC e Structured Streaming.
• Desenvolver e orquestrar processos de ingestão e integração de dados utilizando Azure Data Factory (ADF), Auto Loader e Lakeflow.
• Implementar práticas de governança, segurança e controle de acesso aos dados por meio do Unity Catalog.
• Desenvolver APIs REST, integrações e automações utilizando Python.
• Implementar processos de CI/CD, versionamento e automação de deploy utilizando Git e Databricks Workflows.

• Domínio avançado de Databricks, PySpark, Spark SQL e Delta Lake.
• Experiência sólida com DLT / Lakeflow Spark Declarative Pipelines, CDC eStructured Streaming.
• Experiência prática com Liquid Clustering, Auto Loader e otimização detabelas Delta.
• Domínio de Unity Catalog, governança, segurança, linhagem e controle deacesso.
• Experiência na definição e implementação de Arquitetura de Dados,incluindo modelo Lakehouse e arquitetura Medallion (Bronze, Silver e Gold).
• Experiência prática com Azure Data Factory (ADF) para orquestração, ingestão e integração de dados.
• Experiência em Desenvolvimento de APIs (REST) e programaçãoavançada em Python para construção de integrações, microsserviços e automações.
• Conhecimento avançado em Spark Performance Tuning, Photon,particionamento, shuffle e análise de planos de execução.
• Experiência com Databricks Workflows, CI/CD, Git e DeclarativeAutomation Bundles.
• Capacidade de otimizar workloads, dimensionar recursos computacionaise reduzir custos de processamento.
• Experiência em observabilidade, monitoramento e sustentação depipelines em produção.
• Capacidade de atuar como referência técnica, orientar profissionais eestabelecer boas práticas de engenharia de dados.
• Certificações:Databricks Certified Data Engineer Associate; Databricks Certified Data Engineer Professional.

Informações adicionaisBenefícios

• Vale-alimentação e/ou vale-refeição;
• Plano de saúde e plano odontológico;
• Plano de saúde para o seu pet;
• Auxílio home office (para vagas remotas);
• Kit de boas-vindas no onboarding;
• Seguro de vida;
• Zenklub, com acompanhamento psicológico e nutricional;
• TotalPass;
• Programa de Certificações e Capacitação Contínua com parceiros (Adobe, Anthropic, AWS, Google, Microsoft, Salesforce);
• Parcerias e descontos para o seu desenvolvimento;
• Acesso ao conteúdo UOL;
• Kit maternidade;
• Licença maternidade e paternidade estendidas;

• Programa de indicações.

Originally posted on Himalayas