Analista de Engenharia de Dados Sênior (Databricks)
Company Description
Job Description
Estamos em busca de um(a) Analista de Dados Sênior para atuar na construção e evolução da nossa plataforma de dados moderna, com foco em ingestão, processamento e disponibilização de dados em larga escala. O profissional será responsável por desenvolver pipelines robustos e escaláveis utilizando Databricks, contribuindo para a confiabilidade, governança e eficiência do ecossistema de dados da companhia. Buscamos um perfil hands-on, com forte capacidade técnica, visão arquitetural e experiência em ambientes de dados corporativos de alta complexidade. Principais responsabilidades:
- Desenvolver e manter pipelines de ingestão de dados batch e streaming utilizando Databricks.
- Projetar e implementar soluções de integração de dados provenientes de múltiplas fontes (APIs, bancos relacionais, arquivos, sistemas legados e SaaS).
- Construir e otimizar processos utilizando Apache Spark.
- Aplicar boas práticas de engenharia de dados, DataOps e observabilidade.
- Garantir qualidade, confiabilidade e performance dos pipelines.
- Atuar na modelagem e organização de dados em arquiteturas Lakehouse.
- Trabalhar em parceria com times de negócio, analytics, governança e plataforma.
- Apoiar a definição de padrões técnicos, frameworks reutilizáveis e melhores práticas de desenvolvimento.
- Conduzir troubleshooting e otimizações de performance em processos de dados críticos.
- Participar de iniciativas de modernização e evolução da plataforma de dados.
Qualifications
- Experiência comprovada com Databricks em ambientes produtivos.
- Experiência com Apache Spark (PySpark ou Scala).
- Experiência no desenvolvimento de pipelines de ingestão e transformação de dados.
- Vivência com soluções de Data Lake e Lakehouse.
- Experiência com Git e processos de CI/CD.
- Conhecimento em modelagem de dados analítica.
Conhecimentos técnicos:
- Python avançado.
- SQL avançado.
- Databricks Workflows.
- Delta Lake.
- Spark Structured Streaming.
- APIs REST.
- Arquiteturas modernas de dados.
- Otimização de performance em Spark.
- Controle e observabilidade de pipelines.
- Conceitos de governança e qualidade de dados.
Diferenciais:
- Certificações Databricks.
- Experiência com Unity Catalog.
- Vivência com Terraform e Infrastructure as Code.
- Conhecimento em Kafka ou Event Hubs.
- Experiência com monitoramento utilizando Datadog.
- Conhecimento em Airflow.
Competências comportamentais:
- Forte senso de ownership.
- Capacidade de atuar de forma autônoma e propositiva.
- Perfil colaborativo e focado em resolução de problemas.
- Boa comunicação com áreas técnicas e de negócio.
- Capacidade de influenciar decisões técnicas.
- Mentalidade de melhoria contínua.
- Visão sistêmica e foco em escalabilidade.
Additional Information
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Skills
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