Engenheiro(a) DevOps / DataOps

Moot; Brazil; Hybrid; BRL 134,000 - 201,000; Full time

Job summary

A Moot está buscando um profissional para atuar na equipe de Lakehouse Platform, fortalecendo a esteira de CI/CD do Enterprise Lakehouse Databricks com versionamento, testes e deploys automatizados e auditáveis.

O papel é híbrido, com presença duas vezes por semana em São Paulo (Berrini). Requisito: inglês avançado e contratação CLT.

Qualifications

• Experiência em DevOps ou DataOps com construção de pipelines CI/CD ponta a ponta.
• Conhecimento em Jenkins, estratégias de deploy, rollback e versionamento de releases.
• Conhecimento em Git, branching, pull requests e code review.
• Domínio de Databricks Asset Bundles, Databricks CLI e Databricks Repos.
• Python avançado, modularização de projetos e empacotamento de bibliotecas.
• Testes unitários e de integração com pytest ou equivalente.
• Terraform, incluindo o provider do Databricks.
• Experiência com AWS ou Azure em contextos de plataformas de dados.

Skills

DevOps

DataOps

CI/CD

Jenkins

Git

Databricks

Python

pytest

Terraform

AWS

Azure

Databricks Repos

Tools

Databricks Asset Bundles

Databricks CLI

Databricks Repos

Job description

Você domina CI/CD e quer atuar em uma plataforma de dados com Databricks? Estamos buscando uma pessoa para integrar nosso time de Lakehouse Platform! O desafio será construir e sustentar a esteira de CI/CD do Enterprise Lakehouse Databricks, garantindo versionamento, testes e deploys automatizados e auditáveis.

Híbrido: 2 vezes por semana na Berrini – São Paulo

Contratação CLT

Inglês avançado imprescindível

O que buscamos:

• Experiência em DevOps ou DataOps, com construção de esteiras CI/CD ponta a ponta;
• Jenkins, estratégias de deploy, rollback e versionamento de releases;
• Git, estratégias de branching, pull requests e code review;
• Databricks Asset Bundles, Databricks CLI e Repos;
• Python avançado, modularização de projetos e empacotamento de bibliotecas;
• Testes unitários e de integração com pytest ou equivalente;
• Terraform, incluindo o provider do Databricks;
• AWS ou Azure no contexto de plataformas de dados.