Localização: São Paulo / SPTipo Vaga: Home Office (1x por mês presencial)Contratação: PJTempo IntegralSobre a MOLSomos a MOL – Mediação Online, referência em soluções digitais para resolução de conflitos. Nossas plataformas conectam empresas e consumidores de forma eficiente, escalável e com foco na experiência do usuário. Estamos em constante transformação e buscamos profissionais que queiram construir tecnologia com impacto social e escalabilidade real.Objetivo da VagaEstamos estruturando uma nova arquitetura de dados na MOL e buscamos um Engenheiro de Dados Sênior com experiência comprovada na configuração e governança do Azure Databricks, incluindo:- Criação e configuração de workspaces Databricks em Azure- Integração com Unity Catalog e gerenciamento de permissões- Configuração de clusters, pools, jobs, tokens, service principals- Integração Databricks Azure Data Lake Storage (ADLS)- Configuração de metastore, tables, schemas e catalogação- Suporte a governança e conformidade (ISO 27001, RBAC, ACLs etc.)O desafio envolve participar desde o desenho da arquitetura até a implementação completa de um ecossistema moderno, escalável e governado, que dará suporte às áreas de negócio, produtos, BI e iniciativas de Inteligência Artificial.ResponsabilidadesO profissional atuará ao lado do time de tecnologia e das áreas de negócio, transformando dados em informação confiável e criando padrões sólidos de ingestão, modelagem e qualidade.Além disso, será responsável por:- Configurar e administrar o ambiente Databricks dentro da Azure- Criar e estruturar o Unity Catalog, incluindo metastore, schemas e policies- Implementar RBAC/ACLs e garantir governança sobre dados sensíveis- Configurar integrações seguras com ADLS, Key Vault, AAD e redes- Definir padrões técnicos de arquitetura em Lakehouse- Criar pipelines de ingestão, transformação e orquestração- Apoiar decisões de arquitetura de dados de toda a empresa- Garantir boas práticas de performance, escalabilidade e custo (FinOps)Tecnologias e Ferramentas do Stack Databricks (configuração e operação) — Obrigatório saber configurar- Criação e manutenção de workspaces- Unity Catalog (metastore, schemas, políticas de acesso)- Integração com ADLS / Key Vault / AAD- Configuração de clusters, pools, jobs e permissions- Spark, PySpark, SQL, Delta Lake, Autoloader- Streaming e batch- Notebooks e JobsAmazenamento e Arquitetura- Azure Data Lake Storage Gen2 (Bronze / Silver / Gold / Feature AI)- Delta Lake- Azure Blob StorageIngestão e Orquestração- Azure Data Factory- Azure Functions- Azure Event Hub- Azure Service Bus- Databricks JobsProcessamento de Dados- Databricks (batch e streaming)- Spark Structured StreamingData Warehouse- Delta Lake (Gold)- Azure Synapse Analytics (Dedicated SQL Pool, quando necessário)BI e Consumo- Power BI- Dataflows- Direct Lake / Direct QueryLinguagens- Python- SQL avançado- PySpark