Data Architect, Databricks

🕒 Agosto 20

🇦🇷 Argentina – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 10%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Allata

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201 - 500 funcionários

🚘 Automotivo

🏥 Saúde

📦 Logística

Automotive • Healthcare • Logistics

A Allata é uma consultoria global que ajuda empresas a alcançar excelência digital ao criar experiências únicas para o cliente, identificar oportunidades de geração de receita e aumentar a eficiência operacional. Oferece uma ampla gama de serviços, incluindo serviços estratégicos, soluções de tecnologia e Cloud, dados e insights e desenvolvimento de inteligência artificial. A abordagem da Allata é orientada à experiência, alinhada à estratégia, habilitada por tecnologia e orientada por dados. Atuamos em diversos setores — como automotivo, serviços financeiros, saúde e ciências da vida, high tech, logística e transporte, entre outros — para impulsionar modernização, personalização, inovação e eficiência. Com uma equipe de ex-líderes de TI e profissionais de consultoria, a Allata guia os clientes por cenários digitais complexos para entregar resultados orientados a valor e ajudar as organizações a integrar estratégias digitais, de forma fluida, às suas estratégias de negócios como um todo.

Descrição

• Lead data architecture transformations and/or migration to modern cloud solutions, ensuring robustness and scalability. • Design and implement Virtual Cloud solutions, including virtual networks, network routing, and subnets. • Design efficient, scalable ETL/ELT pipelines for data processing and integration across disparate systems using APIs and data integration tools. • Design scalable, high-performance data models and databases, including Medallion Data Warehouse architecture, Data Lakehouses, dimensional modeling, Star schemas, and Snowflake schemas. • Manage one or more data projects, owning end-to-end execution and outcomes. • Lead cross-functional teams, provide technical guidance, and ensure alignment with best practices. • Engage with clients and stakeholders to understand business goals and deliver tailored technical solutions. • Ensure solutions meet standards for quality, performance, cost-effectiveness, and access policy management. • Stay current with emerging industry trends and technologies and integrate them into client solutions.

🎯 Requisitos

• Advanced or expert-level experience with Databricks, including Delta Lake, Lakehouse architecture, and data engineering workloads. • Strong experience with SQL and data modeling, including Star and Snowflake schemas and dimensional modeling. • Strong experience designing and implementing ETL/ELT pipelines and data integration solutions. • Experience with Apache Spark / PySpark and large-scale data processing. • Experience with at least one major cloud platform (AWS, Azure, or GCP) and cloud-based data solutions. • Experience with data migration and modernization projects involving Databricks or other modern cloud data platforms. • Experience with data integration and transformation tools such as dbt, Fivetran, Azure Data Factory, AWS Glue, Matillion, or similar. • Familiarity with DataOps, CI/CD, infrastructure as code, and automation practices for data platforms. • Familiarity with Agile/Scrum methodologies. • Strong technical leadership and ability to provide guidance to Data Engineers and other technical teams. • Strong communication skills and ability to work effectively with clients, technical teams, and business stakeholders. • Ability to translate business requirements into scalable and practical data architecture solutions. • Experience working with distributed teams and clients.