Engenheiro(a) de Dados Sênior | Remoto

Sobre a Vaga

Atuará no programa de modernização e migração do Data Warehouse legado para uma plataforma Enterprise Lakehouse com Databricks. O foco será conduzir a transição dos consumidores de dados para a nova arquitetura, garantindo camadas de consumo escaláveis, qualidade e validação de paridade entre ambientes.

Responsabilidades

• Mapear e inventariar consumidores do Data Warehouse legado (dashboards, relatórios, aplicações e integrações)
• Classificar consumidores por domínio de negócio, criticidade e prioridade de migração
• Modelar e construir marts de consumo na camada Gold seguindo padrões de arquitetura medalhão e contratos de dados
• Executar o reapontamento de soluções de BI e integrações para a nova plataforma
• Realizar migrações em ondas (Waves) conforme planejamento e cronograma dos domínios
• Validar paridade de dados entre o ambiente legado e o Lakehouse antes da desativação de cargas antigas
• Desenvolver automações para reconciliação, validação e monitoramento da qualidade dos dados
• Trabalhar junto a Product Owners, Arquitetos de Dados e áreas de negócio na priorização e execução das migrações
• Assegurar aderência a governança, contratos de dados e padrões corporativos
• Contribuir com documentação técnica, boas práticas e evolução contínua da arquitetura de consumo

Requisitos

• Experiência sólida em Analytics Engineering ou Engenharia de Dados voltada a camadas de consumo analítico
• Conhecimento em modelagem dimensional, Data Marts e arquitetura Kimball (Star Schema)
• Vivência com camada semântica, métricas certificadas e governança de indicadores
• Experiência com Databricks, Spark SQL e Delta Lake em produção
• Conhecimento da arquitetura medalhão (Bronze, Silver e Gold)
• Experiência com reapontamento e migração de soluções de BI (ex.: Power BI, Tableau)
• Refatoração de datasets e validação de consistência entre fontes de dados
• Integrações de dados com APIs e fluxos batch entre sistemas
• SQL avançado para reconciliação e comparação de grandes volumes
• Experiência com Unity Catalog para lineage, descoberta e documentação de ativos
• Conhecimento em Python e PySpark para automação de validações e processos de migração
• Prática com Data Quality, Data Contracts e validações de dados
• Capacidade analítica para identificar impactos e conduzir modernizações complexas

Beneficios

• Atuação em projeto de modernização com foco em Lakehouse e arquitetura de consumo
• Ambiente colaborativo com participação de Product Owners, Arquitetos de Dados e times de negócio
• Oportunidade de evoluir práticas de governança, qualidade e observabilidade de dados