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Principal Data Architect (Databricks Enablement) | Remoto

caylent Hoje
Remoto CLT Tecnologia 0 visualizações
Databricks Unity Catalog Lakehouse Spark Data Governance MDM DataOps Infrastructure as Code Terraform CI/CD Python Machine Learning MLOps GenAI Semantic Layer Lineage

Sobre a Vaga

Estamos em busca de um Principal Data Architect com experiência profunda em Databricks para liderar engajamentos de alta visibilidade de data platform para clientes enterprise que padronizam o Databricks como sua plataforma unificada de analytics e IA.

Esta função combina profundidade arquitetural com uma mentalidade de engenharia “forward-deployed”. Você ajudará a definir guardrails e padrões para manter uma plataforma Databricks governável em escala, atuando de forma hands-on ao lado de times de negócio e engenharia do cliente para implementar os primeiros casos de uso prioritários — ensinando enquanto constrói para que o cliente avance para o autoatendimento.

Você também é confortável em projetar uma camada semântica e acompanhar um engenheiro do cliente na implementação do primeiro pipeline em produção. A função é responsável pelo lado de casos de uso do Databricks enablement: entrega hands-on com times de negócio e engenharia, coaching para autoatendimento e retorno de requisitos para o time de plataforma/foundation, mantendo visão arquitetural do ecossistema mais amplo.

Responsabilidades

  • Definir roadmaps estratégicos e planos de adoção do Databricks para clientes, incluindo guardrails de plataforma, modelo de maturidade de autoatendimento e abordagem de priorização de casos de uso
  • Atuar com mentalidade de engenheiro forward-deployed: embutir-se diretamente com times de negócio e engenharia do cliente para implementar os casos de uso de maior prioridade de forma hands-on e, progressivamente, transferir para autoatendimento conforme a maturidade da plataforma evolui
  • Fechar o ciclo entre “o que os clientes precisam” e “o que a plataforma suporta”: traduzir necessidades levantadas durante a entrega hands-on em solicitações concretas de features e requisitos de guardrails para o time de plataforma/foundation
  • Atuar como SME de data engineering em conversas de pré-vendas e escopo, moldando abordagem de engajamento e alocação de equipe junto ao time de pré-vendas
  • Coaching e upskilling de arquitetos, engenheiros e technologists embutidos no negócio sobre melhores práticas, padrões e ferramentas de autoatendimento do Databricks
  • Supervisionar o desenvolvimento de padrões de dados, procedimentos operacionais e camadas semânticas/lineage para manter o ambiente Databricks governável conforme a adoção cresce entre unidades de negócio
  • Realizar entrevistas técnicas para candidatos a Architect e Engineer; fornecer orientação técnica e mentoria para a prática
  • Construir relacionamentos de confiança com liderança técnica e de negócios do cliente, equilibrando governança de plataforma com a necessidade de velocidade e autonomia dos times de negócio

Requisitos

  • 10 anos de experiência projetando e construindo sistemas de dados complexos, incluindo: design, otimização e migração de bancos relacionais; modelagem de dados para sistemas transacionais e analíticos; BI dashboards e visualizações; data governance e MDM; processamento de big data com Spark, soluções de streaming e NoSQL; machine learning e MLOps; modelos fundamentais de GenAI e abordagens/frameworks associados; práticas de DataOps (Infrastructure as Code, testes de dados, versionamento de dados, etc.)
  • Experiência profunda e hands-on com Databricks: arquitetura workspace/persona, Unity Catalog, padrões de lakehouse, orquestração de jobs e governança nativa do Databricks e ferramentas de IA/ML
  • Experiência demonstrada em entrega forward-deployed/embedded: confortável em construir junto ao time do cliente no início do engajamento e depois fazer a transição para autoatendimento conforme a maturidade aumenta
  • Experiência com pelo menos duas das seguintes: Infrastructure as Code (Terraform preferido), pipelines e ferramentas de CI/CD, Python para analytics (numpy, pandas, matplotlib, etc.) e automação
  • Forte direcionamento para padronizar e documentar abordagem e soluções
  • Excelentes habilidades de comunicação escrita e verbal; alta tolerância à ambiguidade
  • Experiência: pelo menos 4 anos na área de dados da AWS
  • Experiência: 5+ anos de Databricks profundo e hands-on
  • Boa visão de negócio: traduzir solicitações ambíguas de stakeholders não técnicos em trabalho técnico escopo e comunicar trade-offs com engenheiros e liderança em nível VP

Beneficios

  • Trabalho 100% remoto
  • Férias generosas e PTO flexível
  • Phantom equity competitiva
  • Exames e certificações pagos
  • Peer bonus awards
  • Notebook e ferramentas de última geração
  • Equipment & Office Stipend
  • Plano anual de desenvolvimento profissional para Learning and Development
  • Annual stipend para Learning and Development
  • Trabalho com uma equipe mundial e cultura corporativa
Esta vaga foi curada e enriquecida pelo 123Vagas para facilitar sua busca. A candidatura é feita no site original: job-boards.greenhouse.io. Saiba como funciona.
Publicada em 14 de agosto de 2026
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