Engenheiro de dados pleno [jf 46699-12038573]

Requisitos Essenciais

Formação

Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação, Estatística ou áreas correlatas.

Experiência

Atuação comprovada com Databricks em ambiente produtivo (Spark, Delta Lake, notebooks, jobs/workflows). SQL avançado. Python aplicado a pipelines de dados. Vivência com arquitetura de data lake / lakehouse.

Idiomas

Português fluente. Inglês intermediário para documentação técnica e participar em reuniões.

Hard Skills Necessárias

• PySpark e Spark SQL

• Databricks (Workflows, Delta Lake, Unity Catalog)

• Python para engenharia de dados

• Modelagem dimensional e de dados analíticos

• Orquestração de pipelines (Airflow, Azure Data Factory ou similar)

• Boas práticas de governança e qualidade de dados

Ferramentas Conhecidas

Databricks, Apache Spark, Azure Data Factory, Git, SQL, Python, Power BI/Looker Studio

Diferenciais (Desejáveis)

• Certificação Databricks (Data Engineer Associate ou Professional)

• Experiência prévia com Salesforce Data Cloud ou outras plataformas de CDP

• Vivência com Identity Resolution e unificação de dados de clientes

• Experiência em projetos de consultoria

• Inglês avançado

Responsabilidades Principais

• Mapear e reestruturar pipelines de ingestão e transformação de dados em Databricks

• Redesenhar data marts e camadas do data lake que alimentam plataformas de CRM e CDP

• Construir e manter jobs de ETL/ELT em Spark, SQL e Delta Lake

• Integrar o Databricks com o Salesforce Data Cloud (ingestão, exportação e sincronização de dados)

• Participar de discovery técnico, mapeando a arquitetura atual (As-Is) e desenhando a arquitetura alvo (To-Be)

• Garantir governança, qualidade, performance e custo de processamento de dados

• Documentar arquitetura, pipelines e decisões técnicas

• Colaborar com especialistas de Data Cloud e Marketing Cloud na definição do modelo de dados