Transforme Dados em Estratégia e Inovação!
Você é apaixonado(a) por transformar dados em ativos estratégicos para os negócios? Tem domínio de Azure, Databricks e busca desafios em projetos de grande escala? Então essa oportunidade é para você!
Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para liderar o desenvolvimento e a sustentação de pipelines modernos e eficientes em ambiente cloud. Aqui, você terá a oportunidade de trabalhar com tecnologias de ponta, colaborar com times multidisciplinares e impactar diretamente decisões estratégicas por meio de dados de qualidade.
🎯 Suas responsabilidades incluirão:
Construir e manter pipelines de ingestão, transformação e entrega de dados em Azure Data Factory, Databricks (Python, Spark, SQL) e Data Lake (ADLS).
Orquestrar e otimizar fluxos de dados em batch e streaming, garantindo performance e escalabilidade.
Aplicar modelagem de dados (Star Schema, Snowflake) e integrar fontes como APIs, bancos relacionais e sistemas externos.
Assegurar qualidade, consistência e governança dos dados em todo o ciclo de vida.
Atuar em colaboração com áreas de negócio e tecnologia para entregar soluções alinhadas aos objetivos da empresa.
📍 Modelo de trabalho: Híbrido – presencial 1x/semana em Rio de Janeiro/RJ
🗣 Idioma: Inglês intermediário ou avançado
🚀 Projeto estratégico e de alta visibilidade
Se você busca um ambiente desafiador, com espaço para inovação e protagonismo, queremos te conhecer. Candidate-se agora e venha fazer parte dessa transformação orientada por dados!
🔍 Requisitos obrigatórios:
Sólida experiência com engenharia de dados em nuvem, especialmente com Azure e Databricks.
Conhecimentos avançados em Apache Spark, Python/PySpark, SQL e ETL/ELT pipelines.
Experiência prática com Azure Data Factory e Data Lake.
Noções de arquitetura de dados, segurança e governança.
Inglês intermediário ou avançado para leitura técnica e colaboração com stakeholders globais.
🌟 Diferenciais que vão te destacar:
Experiência com integração de dados de SAP BW e Salesforce.
Certificações Azure, Databricks ou Data Engineering.
Atuação prévia em ambientes financeiros ou projetos de migração de dados.
Familiaridade com Unity Catalog, versionamento e controle de acesso em Databricks.
Background em engenharia de software e boas práticas de desenvolvimento.