Engenheiro De Dados Sênior

Mol; Teletrabalho; BRL 20.000 - 80.000; Tempo integral

Resumo da oferta

Uma empresa de tecnologia está buscando um Engenheiro de Dados Sênior para estruturar uma nova arquitetura de dados. O profissional será responsável por desenvolver um ecossistema de dados moderno e escalável, colaborando com equipes de tecnologia e de negócios. Os conhecimentos exigidos incluem Databricks, Azure Data Lake e habilidades em Python e SQL. A posição é home office.

Qualificações

• Experiência com Databricks e Spark para processamento de dados.
• Familiaridade com arquitetura de dados em Azure.
• Conhecimento em estratégias de ingestão e orquestração de dados.

Responsabilidades

• Desenhar e desenvolver ecossistema de dados.
• Construir ambiente de dados escalável e governado.
• Colaborar com equipe de tecnologia para transformar dados.
• Definir e implementar padrões de ingestão e modelagem de dados.

Conhecimentos

Databricks

Azure Data Lake Storage Gen2

Azure Data Factory

Python

SQL avançado

Ferramentas

Power BI

Azure Blob Storage

Azure Synapse Analytics

Descrição da oferta de emprego

Resumo da Posição

Engenheiro de Dados Sênior — Home Office

Localização

São Paulo / SP

Reporte

Tecnologia

Tipo Vaga

Home Office

Contratação

Contratação PJ

Tempo Integral

Tempo Integral

Estamos estruturando uma nova arquitetura de dados na MOL e buscamos um Engenheiro de Dados Sênior para esse processo.

Responsabilidades

• Participar do desenho e desenvolvimento de todo o ecossistema de dados.
• Construir um ambiente de dados moderno, escalável e bem governado que sirva de base para produtos, análises, relatórios corporativos e iniciativas de Inteligência Artificial.
• Colaborar com o time de tecnologia e áreas de negócio, transformando dados em informação confiável.
• Definir e implementar padrões sólidos de ingestão, modelagem e qualidade de dados.

Conhecimentos Técnicos

• Plataforma Principal: Databricks (Spark, PySpark, SQL, Delta Lake, Autoloader, Jobs, notebooks, streaming)
• Armazenamento e Arquitetura: Azure Data Lake Storage Gen2 (camadas Bronze / Silver / Gold / Feature AI), Delta Lake, Azure Blob Storage
• Ingestão e Orquestração: Azure Data Factory, Azure Functions, Azure Event Hub, Azure Service Bus, Databricks
• Processamento de Dados: Databricks (batch e streaming), Spark Structured Streaming
• Data Warehouse / Lakehouse: Delta Lake na camada Gold, Azure Synapse Analytics (Dedicated SQL Pool, quando necessário)
• BI e Consumo: Power BI (Pro / Premium), Dataflows, Direct Lake / Direct Query
• Linguagens: Python, SQL avançado, PySpark