Trabalhar em pipelines de dados, incluindo criação, manutenção e otimização.
Utilizar Python, Spark e SQL para desenvolvimento de soluções de dados.
Implementar e integrar arquiteturas de dados modernas como Data Warehouse e Data Lake.
Colaborar com a equipe na utilização de Databricks e Azure para soluções de dados.

Experiência mínima de 5 anos em engenharia de dados, incluindo criação, manutenção e otimização de pipelines ETL/ELT.
Forte domínio em Python, Spark e SQL (preferencialmente SQL Server ou ambientes equivalentes).
Experiência comprovada com arquiteturas modernas de dados: Modern Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse.
Experiência sólida com Databricks, incluindo Delta Lake, Workflows, Unity Catalog, MLflow e integrações de dados.
Vivência prática com Azure (Data Factory, Synapse, Storage, Databricks on Azure).
Conhecimento de boas práticas de DataOps, versionamento, CI/CD, orquestração e governança.
Capacidade de trabalhar em soluções integradas com AI Agents (fornecendo camadas de dados, features stores, eventos, logs e ferramentas).
Forte senso de qualidade, performance, resiliência e segurança na construção de pipelines.
Inglês fluente (oral e escrito) – indispensável.

Disponibilidade para viagens nacionais e internacionais (passaporte e vistos em dia)

Engenheiro de Dados Sênior

Key skills