Descrição da Vaga:
Buscamos um Analista de Dados Sênior especialista em modelagem de dados, com experiência comprovada em construção de pipelines de dados e processos ETL, para atuar no desenvolvimento, manutenção, implantação e sustentação de soluções de dados. O profissional será responsável pela modelagem de dados dimensionais, criação e otimização de rotinas ETL, garantindo a qualidade, integridade e disponibilidade das informações para suportar projetos de Business Intelligence e Analytics.
Responsabilidades:
* Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados robustos e escaláveis em ambiente de cloud (Azure).
* Implementar soluções de processamento distribuído utilizando Databricks e Apache Spark.
* Desenvolver rotinas de ingestão, transformação e disponibilização de dados utilizando Python.
* Modelar dados em ambientes analíticos utilizando abordagens dimensionais e relacionais.
* Implementar e manter arquiteturas de dados baseadas no conceito de Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold).
* Automatizar pipelines de dados (orquestração, monitoramento e otimização de performance).
* Garantir a qualidade, governança e confiabilidade dos dados.
* Colaborar com times de Analytics, BI e Data Science para atender demandas de negócio.
Requisitos obrigatórios:
* Experiência com plataformas de dados em nuvem, especialmente Microsoft Azure.
* Experiência prática com Azure Databricks.
* Sólidos conhecimentos em Python para engenharia de dados.
* Experiência com Apache Spark (DataFrames, otimização de jobs, etc.).
* Conhecimento em modelagem de dados:
* Dimensional (Star Schema, Snowflake)
* Relacional
* Experiência com arquitetura de dados em camadas (Medalhão).
* Vivência em automação de pipelines (ex: Azure Data Factory, workflows no Databricks, ou similares).
* Conhecimento em versionamento de código (Git).
Diferenciais:
* Experiência com Delta Lake.
* Conhecimento em práticas de DataOps.
* Experiência com CI/CD para pipelines de dados.
* Certificações Azure (ex: DP-203).
* Familiaridade com ferramentas de observabilidade e monitoramento.