VAGA | SENIOR DATA ENGINEER (DATABRICKS)

Vaga não está no LinkedIn

🔥 15 minutos atrás

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 22%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.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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AVANTTi

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51 - 200 funcionários

💼 Consultoria

📦 Logística

🏭 Manufatura

Consulting • Logistics • Manufacturing

AVANTTi é uma empresa brasileira de serviços de tecnologia que ajuda organizações a maximizar o valor de seus projetos de tecnologia e inovação através de sua metodologia VMO (Value Management Office). Oferece terceirização e alocação de profissionais de TI, formação rápida de equipes, fábrica de software para tecnologias como ABAP, Java e . NET, e gestão de portfólio/SAFe para apoiar a transformação digital em setores como bancário, manufatura, logística, varejo e educação. A empresa opera em Curitiba, São Paulo e Rio de Janeiro e foca na entrega B2B, soluções de TI empresariais e alocação de talentos.

Descrição

• Desenvolver e implementar soluções de engenharia de dados utilizando Databricks • Construir, manter e otimizar pipelines escaláveis para processamento Batch, Micro-batch e Streaming • Implementar soluções com Apache Spark, Delta Lake, Delta Live Tables (Lakeflow Declarative Pipelines), Unity Catalog e Apache Iceberg • Desenvolver pipelines orientados por configurações YAML • Implementar ingestão incremental e processamento automatizado com Databricks Auto Loader • Desenvolver e gerenciar workflows e orquestrações com Databricks Jobs/Workflows, Apache Airflow ou dbt • Garantir qualidade, integridade, rastreabilidade e observabilidade dos dados • Implementar auditoria, monitoramento e validação de pipelines • Participar de sessões de desenho técnico e arquitetura • Transformar requisitos complexos em atividades técnicas estruturadas, garantindo qualidade e prazos • Colaborar com Solution Architects e equipes multidisciplinares na implementação de plataformas de dados de clientes • Participar do Databricks Center of Excellence, criando aceleradores, componentes reutilizáveis e melhorias técnicas • Acompanhar tendências e novas funcionalidades do ecossistema Databricks, aplicando inovação contínua

🎯 Requisitos

• Sólida experiência em Engenharia de Dados, com pelo menos 2 anos de experiência prática no desenvolvimento e desenho de pipelines utilizando Databricks • Domínio de desenvolvimento de pipelines e processamento de dados em ambientes distribuídos • Experiência prática com Databricks, Delta Lake, Delta Live Tables (Lakeflow Declarative Pipelines), Unity Catalog, Apache Iceberg / Uniform e Databricks Auto Loader • Experiência na construção de pipelines escaláveis orientados por configurações YAML • Conhecimento em padrões de ingestão e processamento Batch, Micro-batch e Streaming • Experiência com Databricks Jobs/Workflows, Apache Airflow ou dbt • Conhecimento em qualidade, auditoria e observabilidade de dados, incluindo Databricks, Great Expectations, Collibra ou dbt • Domínio de Apache Spark, Presto e Amazon EMR • Experiência com Amazon Redshift, Snowflake e Google BigQuery • Sólidos conhecimentos em SQL, Stored Procedures e programação orientada a objetos • Experiência com Python, PySpark ou Java • Familiaridade com DevOps e CI/CD, incluindo Databricks Asset Bundles, validação automatizada e testes • Conhecimento em versionamento, automação e implantação de soluções de dados • Perfil analítico, curioso e orientado à resolução de problemas complexos • Autonomia técnica e capacidade de conduzir atividades com pouca supervisão • Facilidade para trabalhar em equipes multidisciplinares • Capacidade de decompor desafios técnicos complexos em entregas estruturadas • Proatividade na identificação de oportunidades de melhoria e inovação • Boa comunicação e habilidade para compartilhar conhecimento com o time • Comprometimento com qualidade, eficiência e cumprimento de entregas

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