Conduzir o desenvolvimento de pipelines e modelos de dados fim-a-fim em Azure/Databricks, garantindo qualidade, performance, segurança e previsibilidade das entregas em ambiente de consultoria
Projetar e implementar ingestões e transformações Bronze/Silver/Gold orientadas a domínio.
Definir e aplicar padrões: naming, particionamento, Z-Order, otimizações, Liquid Cluster, etc.
Orquestrar fluxos em ADF/Jobs; parametrização, Key Vault e boas práticas de credenciais
Implementar observabilidade (logs, métricas, alertas)
Aplicar governança (Unity Catalog: catálogos, schemas, grants, RLS/mascaração quando aplicável).
Realizar code reviews, mentorar o time e fazer a interface técnica com o cliente.
Estimar esforço, planejar sprints e comunicar riscos/impedimentos.
Investigar e resolver incidentes de baixa e média complexidade, como falhas de Jobs, erros de conectividade etc.
AZ-900 e DP-900.
Databricks Fundamentals.
SQL avançado (janelas, CTEs, tuning) e PySpark sólido (joins, narrow/wide, funções nativas vs UDF).
Databricks (Jobs/Workflows, Delta Lake, otimizações, managed/external, Unity Catalog).
Azure Data Factory (IR, triggers, parâmetros/variáveis, integrações).
Git + CI/CD (GitHub Actions/Azure Pipelines) para notebooks/Jobs/ADF
Segurança (RBAC, secrets, redes) e FinOps básico.
Data Quality contínua e monitoramento de drifts/anomalias.
Comunicação consultiva e tradução de requisitos de negócio.
DP-203 ou DP-600 ou DP-700.
Inglês intermediário para avançado B1/B2.
Databricks Data Engineer Associate.
Databricks Spark Developer Associate.
Modelagem dimensional/vault; data products/data mesh.
Otimização de custo (right-sizing, autoscaling, caching) e SLOs.
Experiência esperada: 2–5 anos (projetos em produção).
O que oferecemos:
Valorizamos cada voz e cada pessoa, porque sabemos que a diversidade nos torna mais inovadores e fortes.
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