Engenheiro de Dados Sênior

Cadmus; São Paulo; On-site; BRL 300,000 - 420,000; Full time

Job summary

A Cadmus busca um Engenheiro de Dados Sênior para atuar em plataformas de Data Intelligence e AI Agents, garantindo dados confiáveis, governados e prontos para consumo analítico.

O profissional trabalhará com pipelines escaláveis, modern data architectures e integrações com Azure, Databricks e ferramentas de governança de dados, assegurando desempenho, segurança e qualidade dos dados para a área de negócios.

Qualifications

• Experiência mínima de 5 anos em engenharia de dados com pipelines ETL/ELT.
• Domínio de Python, Spark e SQL (preferencialmente SQL Server ou equivalente).
• Arquiteturas modernas de dados: Modern Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse.
• Experiência com Databricks e Delta Lake, Workflows, Unity Catalog e MLflow.
• Vivência com Azure (Data Factory, Synapse, Storage, Databricks on Azure).
• Conhecimento de DataOps, versionamento, CI/CD, orquestração e governança de dados.
• Capacidade de trabalhar com AI Agents, fornecendo camadas de dados, features stores, eventos e logs.
• Qualidade, performance, resiliência e segurança de pipelines.
• Inglês fluente (oral e escrito).

Skills

Python

Spark

SQL

Inglês

Tools

Databricks

Delta Lake

Workflows

Unity Catalog

MLflow

Azure Data Factory

Azure Synapse

Azure Storage

Job description

Para sustentar nossos planos de expansão, buscamos um Engenheiro de Dados Sênior com experiência sólida em arquiteturas modernas de dados, engenharia de pipelines escaláveis e operações de dados orientadas a negócios. Este profissional atuará diretamente nas plataformas de Data Intelligence e AI Agents, garantindo dados confiáveis, governados e prontos para consumo analítico e operacional.

Requisitos Obrigatórios

• Experiência mínima de 5 anos em engenharia de dados, incluindo criação, manutenção e otimização de pipelines ETL/ELT.
• Forte domínio em Python, Spark e SQL (preferencialmente SQL Server ou ambientes equivalentes).
• Experiência comprovada com arquiteturas modernas de dados: Modern Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse.
• Experiência sólida com Databricks, incluindo Delta Lake, Workflows, Unity Catalog, MLflow e integrações de dados.
• Vivência prática com Azure (Data Factory, Synapse, Storage, Databricks on Azure).
• Conhecimento de boas práticas de DataOps, versionamento, CI/CD, orquestração e governança.
• Capacidade de trabalhar em soluções integradas com AI Agents (fornecendo camadas de dados, features stores, eventos, logs e ferramentas).
• Forte senso de qualidade, performance, resiliência e segurança na construção de pipelines.
• Inglês fluente (oral e escrito) – indispensável.