Engenheiro(a) de Dados Sênior – Databricks | Airflow | AWS | ETL
Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para integrar nosso time e atuar na construção, otimização e governança de pipelines de dados em escala. O(a) profissional terá papel fundamental no desenvolvimento de soluções de dados resilientes e de alto desempenho, apoiando decisões estratégicas de negócio por meio de uma arquitetura robusta, segura e escalável.
Responsabilidades
Implementar fluxos de orquestração de dados com Airflow e integrações entre múltiplas fontes.
Trabalhar em ambientes de Data Lake/Data Warehouse na AWS (S3, Redshift, Glue, Athena, entre outros).
Utilizar Databricks para processamento distribuído e criação de pipelines escaláveis.
Definir boas práticas de versionamento, testes e monitoramento de pipelines de dados.
Atuar na governança de dados, garantindo qualidade, consistência, segurança e compliance.
Colaborar com times de engenharia, produto e analytics para viabilizar soluções orientadas a dados.
Requisitos Técnicos
Experiência sólida em engenharia de dados em ambientes de grande escala.
Proficiência em Databricks (Spark, Delta Lake, notebooks colaborativos).
Conhecimento em orquestração de workflows com Airflow.
Experiência em ETL/ELT e integração de dados de múltiplas fontes.
Sólida vivência com AWS (S3, Glue, Athena, Redshift, Lambda, Step Functions).
Domínio de SQL e Python para manipulação e transformação de dados.
Experiência com modelagem de dados (relacional, dimensional ou BigData).
Diferenciais
Conhecimento em streaming de dados (Kafka, Kinesis, Spark Streaming).
Experiência em observabilidade e monitoramento de pipelines (Datadog, CloudWatch, Prometheus).
Vivência com infraestrutura como código (Terraform, AWS CDK).
Noções de machine learning pipelines integrados em ambientes de dados.
Experiência em ambientes de alta disponibilidade e grande volume transacional.
Capacidade de trabalhar em ambientes colaborativos e multidisciplinares.
Boa comunicação para traduzir requisitos de negócio em soluções técnicas.
Perfil analítico, com atenção aos detalhes e foco em qualidade dos dados.
Mentalidade de automação e busca por eficiência contínua.
Oportunidade de crescimento em um time altamente qualificado e orientado a dados.
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