Consultor de Data Engineer

Jobtailor

Recife

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Resumo da oferta

Jobtailor está buscando um Engenheiro de Dados experiente para projetar, implementar e otimizar pipelines de dados usando Databricks em ambientes Microsoft Azure. O profissional trabalhará com arquiteturas Lakehouse, governança de dados e práticas de CI/CD, apoiando equipes internacionais.

Interessados devem possuir SQL avançado, Python/PySpark, e experiência com ferramentas de orquestração. Inglês avançado é obrigatório para colaborar em reuniões globais.

Qualificações

Experiência sólida com Databricks.
Engenharia de dados e processamento distribuído.
SQL avançado.
Python e/ou PySpark.
Experiência com ambientes cloud, preferencialmente Azure.
Modelagem de dados e arquitetura Lakehouse/Data Lake.
Ferramentas de orquestração e integração de dados.
Git e práticas de DevOps/DataOps.
Resolver problemas de dados e otimização de performance.
Atuação com times internacionais.
Perfil colaborativo, analítico e boa comunicação.
Inglês avançado/fluente obrigatório.

Responsabilidades

Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados utilizando Databricks.
Construir soluções de ingestão, transformação e processamento de grandes volumes de dados.
Trabalhar com arquiteturas Lakehouse e ambientes cloud.
Implementar boas práticas de engenharia de dados, versionamento e CI/CD.
Monitorar performance, qualidade e confiabilidade dos pipelines.
Realizar análise e troubleshooting de problemas relacionados a dados e performance.
Participar de decisões arquiteturais e evolução da plataforma de dados.
Colaborar com times globais em reuniões técnicas e funcionais em inglês.
Garantir governança, segurança e padronização dos dados.
Apoiar times de negócio com soluções analíticas e integração de dados.

Conhecimentos

Databricks

Data Engineering

SQL

Python

PySpark

Azure

Lakehouse

Data Modeling

Git

DevOps/DataOps

Inglês (avançado)

Ferramentas

Microsoft Azure

Data Orchestration Tools

Descrição da oferta de emprego

Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados utilizando Databricks
Construir soluções de ingestão, transformação e processamento de grandes volumes de dados
Trabalhar com arquiteturas Lakehouse e ambientes cloud
Implementar boas práticas de engenharia de dados, versionamento e CI/CD
Monitorar performance, qualidade e confiabilidade dos pipelines
Realizar análise e troubleshooting de problemas relacionados a dados e performance
Participar de decisões arquiteturais e evolução da plataforma de dados
Colaborar com times globais em reuniões técnicas e funcionais em inglês
Garantir governança, segurança e padronização dos dados
Apoiar times de negócio com soluções analíticas e integração de dados

Requirements

Experiência sólida com Databricks
Experiência em engenharia de dados e processamento distribuído
Conhecimento avançado em SQL
Experiência com Python e/ou PySpark
Vivência com ambientes cloud, preferencialmente Microsoft Azure
Conhecimento em modelagem de dados e arquitetura Lakehouse/Data Lake
Experiência com ferramentas de orquestração e integração de dados
Conhecimento em Git e práticas de DevOps/DataOps
Experiência ajudando a resolver problemas complexos de dados e otimização de performance
Experiência em atuação com times internacionais
Perfil colaborativo, analítico e com boa comunicação
Inglês avançado/fluente obrigatório (English required).

Core Competencies

Demonstrates expertise in Data Engineering, focusing on building and optimizing data pipelines using Databricks, SQL, and Python/PySpark within cloud environments, particularly Microsoft Azure. Ensures data governance, security, and adherence to best practices in data architecture and CI/CD processes.

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