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Oracle GoldenGate Data Engineer | Senior (Remote)

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Descrição da vaga

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Responsabilidades e atribuições

  • Projetar, desenvolver e sustentar pipelines de dados escaláveis com foco em ingestão via CDC (Change Data Capture) utilizando Oracle GoldenGate; 
  • Configurar e administrar replicações de dados em tempo real e quase tempo real entre sistemas origem e ambientes cloud; 
  • Garantir consistência, integridade e sincronização dos dados entre origem e destino; 
  • Monitorar pipelines de ingestão, atuar em troubleshooting e otimizar performance dos processos CDC; 
  • Suportar estratégias de carga full e incremental (delta load); 
  • Desenvolver e manter pipelines de processamento de dados utilizando Azure e Databricks (Spark); 
  • Implementar transformações seguindo arquitetura moderna de dados no modelo Bronze, Silver e Gold; 
  • Otimizar pipelines visando performance, escalabilidade e eficiência de custos; 
  • Trabalhar com dados estruturados e semiestruturados para consumo analítico, relatórios e iniciativas de IA/ML; 
  • Atuar em conjunto com arquitetos de dados na definição de arquiteturas modernas de Lakehouse; 
  • Apoiar iniciativas de governança, catálogo de dados, lineage e compliance; 
  • Garantir disponibilidade, confiabilidade, segurança e qualidade dos dados para consumo downstream.

Requisitos e qualificações

  • Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas; 
  • Experiência prática e sólida com Oracle GoldenGate em processos de ingestão de dados e CDC (Change Data Capture), incluindo replicação em tempo real e quase tempo real; 
  • Vivência no desenvolvimento, sustentação e otimização de pipelines de dados escaláveis e distribuídos; 
  • Experiência com ecossistema Microsoft Azure, incluindo Azure Data Factory, Azure Data Lake e Azure Data Lake Storage Gen2; 
  • Forte conhecimento em Databricks e processamento distribuído utilizando Spark; 
  • Experiência em arquiteturas modernas de dados, como Lakehouse, trabalhando com camadas Bronze, Silver e Gold; 
  • Vivência com cargas full e incrementais (delta load), garantindo integridade, consistência e sincronização dos dados; 
  • Conhecimento em monitoramento de pipelines, troubleshooting, tuning de performance e otimização de custos em ambientes cloud; 
  • Experiência com dados estruturados e semiestruturados voltados para analytics, reporting e iniciativas de IA/ML; 
  • Conhecimento em governança de dados, catálogo, lineage, segurança e boas práticas de arquitetura corporativa; 
  • Capacidade de atuar de forma colaborativa com arquitetos de dados, times analíticos e stakeholders de negócio.

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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