ENGENHEIRO DE DADOS SR

Vaga não está no LinkedIn

🔥 0 minutos atrás

🇧🇷 Brasil – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 25%

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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Seekerh

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1 - 10 funcionários

Fundada em 2019

💼 Consultoria

🏥 Saúde

📣 Marketing

Consulting • Healthcare • Marketing

A Seekerh é uma consultoria de recrutamento e seleção que conecta empresas aos profissionais certos por meio de contratações estratégicas, avaliação de compatibilidade cultural e processos rápidos habilitados por tecnologia. A empresa oferece projetos personalizados de recrutamento, seleção e de talentos sob demanda, atuando como parceira estratégica para apoiar o crescimento organizacional sustentável e melhorar os resultados de contratação.

Descrição

• Projetar, desenvolver e evoluir pipelines de dados escaláveis utilizando serviços do ecossistema Azure e Databricks • Desenvolver processos robustos de ingestão, transformação e disponibilização de dados (ETL/ELT), incluindo cenários de ingestão em tempo real • Implementar e otimizar soluções com Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage (ADLS Gen2), Databricks Jobs/Workflows, Azure Functions, Azure Synapse Analytics e Event Hubs/Event Grid • Projetar, implementar e sustentar Data Lakes e arquiteturas Lakehouse (medallion: Bronze/Silver/Gold) em Azure Databricks • Desenvolver soluções utilizando Python, SQL e PySpark com foco em performance, escalabilidade e qualidade dos dados • Trabalhar com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados • Garantir qualidade, integridade, segurança e governança dos dados ao longo de todo o pipeline, utilizando Unity Catalog e conformidade com a LGPD • Otimizar consultas, processamento e consumo de dados, buscando redução de custos e aumento de performance • Atuar em conjunto com equipes de Analytics, Ciência de Dados, Engenharia de Software e Arquitetura na construção de soluções estratégicas • Implementar monitoramento, observabilidade e tratamento de falhas em pipelines de dados • Participar da definição de padrões, boas práticas e evolução da arquitetura de dados da plataforma • Apoiar a análise e resolução de incidentes críticos relacionados ao ambiente de dados

🎯 Requisitos

• Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados em ambiente Azure • Domínio dos principais serviços de dados do Azure, como Data Factory, ADLS Gen2, Databricks, Synapse Analytics e Azure Functions • Experiência sólida no desenvolvimento de pipelines ETL/ELT • Conhecimento avançado em Python e SQL • Experiência com modelagem de dados para ambientes analíticos e Data Lakes/Lakehouse • Conhecimento em Apache Spark ou PySpark • Experiência com versionamento utilizando Git e práticas de CI/CD (idealmente Azure DevOps) • Conhecimento em particionamento, otimização de consultas e processamento distribuído • Experiência com monitoramento, observabilidade e troubleshooting de pipelines • Conhecimento em arquitetura de dados em cloud e boas práticas de segurança, governança e conformidade com a LGPD • Boa capacidade analítica, resolução de problemas e atuação em ambientes colaborativos • Diferenciais: Experiência com Databricks Unity Catalog para governança e catalogação de dados • Diferenciais: Conhecimento em Delta Lake e arquitetura medallion (Bronze/Silver/Gold) • Diferenciais: Conhecimento em Azure Data Factory e/ou Databricks Workflows / Databricks Asset Bundles (DABs) para orquestração • Diferenciais: Experiência com arquiteturas orientadas a eventos (Event Hubs, Event Grid) • Diferenciais: Experiência com integração de sistemas legados/ERP (ex.: SAP) em pipelines de dados • Diferenciais: Conhecimento em frameworks de qualidade de dados (ex.: DQX - Databricks Labs, dbt, Great Expectations) • Diferenciais: Conhecimento em ingestão de dados em tempo real (ex.: Event Hubs, Kafka) • Diferenciais: Experiência com Docker e Kubernetes (AKS) • Diferenciais: Conhecimento em infraestrutura como código (Terraform ou Bicep/ARM Templates) • Diferenciais: Vivência em projetos de Machine Learning, Inteligência Artificial e MLOps • Diferenciais: Experiência em ambientes corporativos de grande porte e projetos de missão crítica • Diferenciais: Certificações Azure e/ou Databricks (ex.: DP-203, Databricks Certified Data Engineer)

🏖️ Benefícios

• O modelo de contratação pode ser PJ ( sem benefícios ) ou CLT