Modelo de contratação: PJ (sem benefícios) Trabalho: Remoto⏱ Dedicação: FulltimeBuscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior com forte visão de negócio e arquitetura, capaz de atuar de ponta a ponta na cadeia de dados: desde a ingestão, processamento e orquestração de grandes volumes até a entrega de valor na camada de visualização. Você será responsável por garantir a escalabilidade, performance e governança do nosso ambiente analítico. O que você vai fazer no dia a dia:• Databricks & Azure: Desenvolver e otimizar pipelines escaláveis de ETL/ELT utilizando PySpark, Spark SQL e Delta Lake dentro do ecossistema Azure.• Orquestração de Processos: Criar, manter e monitorar DAGs complexas no Apache Airflow, garantindo fluxos de trabalho eficientes, tolerantes a falhas e executados no tempo correto.• Data Visualization & BI: Atuar como referência técnica em Power BI, desenvolvendo modelos dimensionais avançados, otimizando performance de relatórios e dominando a fundo DAX e Linguagem M (Power Query).• Arquitetura e Governança: Estruturar, manter e otimizar o Data Lake / Data Warehouse, estabelecendo padrões rigorosos de integridade e governança de dados no Power BI e nos ambientes Cloud.• Otimização e SQL: Elaborar e tunar consultas SQL/Spark SQL avançadas para consumo de dados e análises de performance.• Visão de Negócio: Traduzir dores e necessidades das áreas de negócios em soluções de dados, aplicando conceitos de melhoria contínua na engenharia e no monitoramento de KPIs. Requisitos Obrigatórios (Hard Skills):• Sólida experiência em Databricks (desenvolvimento de rotinas em PySpark, gestão de clusters e arquitetura Medallion/Delta Lake).• Forte conhecimento no ecossistema Microsoft Azure (integração entre serviços, Data Factory, Gen2, segurança).• Domínio em Apache Airflow para orquestração de dados.• Nível Especialista em Power BI, com conhecimento profundo em DAX, M e governança do Power BI Service.• Proficiência em Python e SQL Avançado. Diferenciais que farão você se destacar:• Experiência prévia com migrações entre nuvens (ex: AWS Athena/Glue para Azure/Databricks).• Familiaridade com Integração Contínua/Entrega Contínua (CI/CD) para dados no Azure DevOps.