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Engenheiro de dados sênior (com experiência em configuração de databricks na azure)

Manaus
MOL
Anunciada dia A 15 h atrás
Descrição

Localização: São Paulo / SP

Tipo Vaga: Home Office (1x por mês presencial)

Contratação: PJ

Tempo Integral


📍 Sobre a MOL


Somos 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 Vaga


Estamos 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.


🔧 Responsabilidades


O 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 Jobs


Amazenamento e Arquitetura


* Azure Data Lake Storage Gen2 (Bronze / Silver / Gold / Feature AI)
* Delta Lake
* Azure Blob Storage


Ingestão e Orquestração


* Azure Data Factory
* Azure Functions
* Azure Event Hub
* Azure Service Bus
* Databricks Jobs


Processamento de Dados


* Databricks (batch e streaming)
* Spark Structured Streaming


Data Warehouse

* Delta Lake (Gold)
* Azure Synapse Analytics (Dedicated SQL Pool, quando necessário)


BI e Consumo


* Power BI
* Dataflows
* Direct Lake / Direct Query


Linguagens


* Python
* SQL avançado
* PySpark

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