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Questions

Está vaga é para Vitória/ES. Tem disponibilidade para atuar em modelo híbrido? *

Yes

Qual é o seu nível de experiência prática com Databricks? *

Utilizei Databricks apenas em estudos, nada profissionalmente.

Já utilizei Databricks de forma básica para consultas ou notebooks simples.

Já desenvolvi pipelines de ingestão e transformação de dados no Databricks.

Já estruturei ambientes com camadas Bronze, Silver e Gold usando Databricks.

Já atuei com Databricks em ambiente corporativo, incluindo performance, governança, Jobs, clusters e boas práticas de produção.

Qual alternativa melhor representa sua experiência com pipelines de dados, ETL/ELT e integração de fontes? *

Tenho conhecimento teórico, mas pouca ou nenhuma experiência prática.

Já participei de pipelines simples, com apoio de outros profissionais.

Já construí pipelines de dados conectando fontes, tratando e disponibilizando dados para consumo.

Já implementei pipelines com validação, rastreabilidade, tratamento de erros e organização por camadas.

Já desenhei e mantive pipelines críticos em produção, considerando qualidade, performance, governança e monitoramento.

Qual é o seu nível de conhecimento em SQL, Spark SQL, PySpark ou Python para transformação de dados? *

Conheço para consultas SQL básicas.

Consigo criar consultas SQL com joins, filtros, agrupamentos e validações simples.

Utilizo SQL e/ou Python para transformar, limpar e padronizar dados em pipelines.

Tenho experiência com Spark SQL, PySpark ou Python em grandes volumes de dados.

Tenho domínio em otimização de consultas, tratamento de performance e boas práticas com Spark/PySpark em ambiente produtivo.

Qual é sua experiência com modelagem de dados para BI/DataViz? *

Não tenho experiência com modelagem de dados para BI.

Tenho noções básicas de tabelas, relacionamentos e indicadores.

Já criei tabelas, views ou datasets para consumo em ferramentas de BI.

Já modelei estruturas com fatos, dimensões, métricas e regras de negócio.

Já atuei próximo a times de BI/DataViz definindo modelos analíticos, performance, governança e consistência dos indicadores.

Quais itens abaixo você já utilizou ou configurou em ambientes Databricks ou cloud data platform? *

Notebooks, SQL Warehouses ou Jobs simples no Databricks.

Delta Lake, arquitetura Lakehouse ou camadas Bronze/Silver/Gold.

Unity Catalog, External Locations ou Storage Credentials.

Cluster Policies, Serverless Compute, Job Clusters ou administração de workspace.

Azure Data Factory, Azure Data Lake, Synapse, Microsoft Fabric, Git, Azure DevOps ou GitHub integrados a pipelines de dados.

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