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Databricks Data Engineer| Senior | (Remote)

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Descrição da vaga

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Responsabilidades e atribuições

  • Reconstruir os pipelines do DW legado em Databricks (PySpark / Spark SQL), a partir das especificações geradas pela engenharia reversa;
  • Implementar as camadas bronze, silver e gold seguindo o template medalhão, os padrões de ingestão (CDC/batch) e o padrão de reconstrução definidos pelo projeto;
  • Executar as waves de reconstrução por domínio, em coexistência com o DW legado até o cutover;
  • Implementar regras de negócio e transformações com testes automatizados nos pipelines;
  • Realizar a reconciliação e a validação de paridade dos dados entre o DW legado e o Lakehouse;
  • Otimizar performance e custo dos pipelines (particionamento, OPTIMIZE/Z-ORDER, dimensionamento de jobs);
  • Contribuir com a documentação técnica das regras migradas e apoiar a priorização das waves.

Requisitos e qualificações

  • Experiência mínima de 5 anos em Engenharia de Dados;
  • PySpark e Python avançados: desenvolvimento de pipelines batch em escala, com testes e boas práticas de engenharia;
  • SQL avançado e modelagem de dados: transformações complexas, tuning de performance e modelagem relacional/dimensional em contexto de DW;
  • Databricks e Delta Lake: jobs, workflows e arquitetura medalhão (bronze, silver, gold) em produção; Delta Live Tables / Lakeflow e Asset Bundles;
  • Migração / reconstrução de pipelines ETL: tradução de regras de negócio de ferramentas legadas para Spark (sem lift-and-shift), com ingestão CDC/batch de bancos relacionais;
  • Ecossistema AWS: S3, Glue, EMR, Athena, Lambda, DMS e Step Functions;
  • Azure Synapse: experiência com o ambiente legado (SQL pools e pipelines) para apoiar a engenharia reversa;
  • Qualidade e reconciliação de dados: testes automatizados, DQ gates e comparação legado × novo para aceite de paridade;
  • Git e CI/CD aplicados a pipelines de dados.

Desejáveis:


  • Conhecimento de DataStage (leitura de jobs para engenharia reversa) — diferencial importante;
  • Experiência prévia em programas de migração de DW para lakehouse — diferencial importante;
  • Unity Catalog (permissões, lineage) e contratos de dados;
  • Experiência no mercado financeiro ou de crédito;
  • Certificações Databricks (Data Engineer Associate / Professional).

Etapas do processo

  1. Etapa 1: Cadastro
  2. Etapa 2: Mapeamento de Stack
  3. Etapa 3: Fit Cultural
  4. Etapa 4: Entrevista Líder
  5. Etapa 5: Cadastro de Qualificação
  6. Etapa 6: Oferta e Negociação
  7. Etapa 7: Contratação

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