
Engenheiro(a) de Dados - Databricks
- Campinas - SP
- Permanente
- Período integral
- Formação completa nas áreas de Tecnologia, Estatística, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharias e ou correlatas;
- Experiência nas linguagens: SQL, PySpark, Python. Plataformas e frameworks: Azure Data Lake, Databricks (notebooks, jobs, clusters, delta tables), DBT. BI: Power BI (integração e modelagem de dados em camadas) DataOps: Git, CI/CD, monitoramento e testes automatizados de pipelines Orquestração: Airflow, Azure Data Factory, dbutils;
- Ampla experiência com Databricks em ambiente Azure, capacidade de construção de pipelines fim a fim (ingestão, transformação e disponibilização);
- Inglês intermediário/avançado para leitura técnica e ferramentas.
- Certificações: Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate Databricks Certified Data Engineer Associate/Professional Certificação em Power BI (PL-300) ou equivalente;
- Experiência com performance tuning em queries e estruturas otimizadas para análise;
- Familiaridade com arquitetura orientada a eventos ou microserviços;
- Conhecimentos com modelagem dimensional para consumo em BI e em análises preditivas, pipeline;
- Vivência em projetos com grande volume de dados em cloud, especialmente Azure, em empresas do setor financeiro como bancos e seguradoras, em especial em áreas de CRM ou mercados;
- Atuação com squads multidisciplinares envolvendo dados, marketing e/ou tecnologia Projetos voltados para marketing, CRM, mídia, varejo ou financeiro.
- Como Engenheiro de Dados você irá projetar, construir e otimizar pipelines de dados em Databricks (PySpark), garantindo performance, confiabilidade e reusabilidade.
- Irá integrar dados de diferentes fontes (APIs, bancos relacionais, cloud storages) para alimentar dashboards de Power BI e modelos de atribuição.
- Gerenciar versionamento, automação de deploy e testes com foco em DataOps.
- Irá suportar rotinas críticas de ingestão, transformação e disponibilização de dados para campanhas publicitárias orientadas por dados.
- Será responsável em trabalhar em colaboração com analistas, cientistas de dados e áreas de negócio para garantir entregas escaláveis e acionáveis.