12630267 - ENGENHEIRO DE DADOS SR - MICROSOFT FABRIC

DigAI; United States; Remote; USD 120,000 - 180,000; Full time

Job summary

Grupo Stefanini procura um(a) Engenheiro(a) de Dados sênior para projetar e evoluir soluções escaláveis, confiáveis e eficientes desde ingestão até disponibilização para análises e IA.

A posição é 100% remota com dedicação integral em horário comercial, participação em reuniões virtuais com câmera e colaboração com equipes multidisciplinares de clientes.

Qualifications

• Formação superior em TI ou áreas correlatas.
• Experiência sênior em Engenharia de Dados.
• Conhecimento de Data Lakes, Lakehouses e Data Warehouses.
• Experiência com orquestração e monitoramento de pipelines.
• Prática com Microsoft Fabric e/ou AWS Databricks.
• Experiência em Azure e AWS e atuação em diferentes plataformas.
• Uso de IA para melhoria de automação e qualidade.
• Inglês técnico para leitura de documentação.
• Dedicação integral em horário comercial e reuniões online.

Responsibilities

• Projetar, desenvolver e monitorar pipelines de dados robustos e escaláveis.
• Implementar ingestão, transformação, integração e disponibilização de dados.
• Atuar em Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse e plataformas de Analytics.
• Desenvolver soluções com Fabric e/ou Databricks.
• Contribuir para decisões de arquitetura, modelagem e governança de dados.
• Garantir confiabilidade, observabilidade, desempenho e manutenção.
• Colaborar com BI, ciência de dados, engenharia de software e negócios.
• Conduzir reuniões técnicas com clientes e equipes.
• Identificar oportunidades de automação e uso de IA.
• Documentar decisões técnicas e boas práticas.
• Assumir responsabilidade pelo planejamento, execução e evolução dos produtos de dados.

Skills

Engenharia de Dados

Arquitetura de Dados

Ingestão e Transformação de Dados

Data Lakes/Data Warehouse

CI/CD & DevOps

Inglês técnico

Microsoft Fabric

AWS Databricks

Python

Apache Spark

Education

Graduação completa em TI/Engenharia de Computação/Ciência da Computação/Sistemas de Informação

Tools

Microsoft Fabric

AWS Databricks

Azure

Apache Spark

SQL

Python

Delta Lake

Job description

O Grupo Stefanini busca uma pessoa sênior em Engenharia de Dados para projetar e evoluir soluções de dados escaláveis, confiáveis e eficientes. Você atuará desde a ingestão e transformação de informações até sua disponibilização para análises, inteligência artificial e produtos de dados, transitando entre diferentes tecnologias e arquiteturas.

A posição é 100% remota, com dedicação integral em horário comercial e participação em reuniões virtuais com câmera aberta. Você fará parte de um ambiente colaborativo, dinâmico e orientado à entrega, em parceria com clientes e equipes multidisciplinares.

Responsabilidades

• Projetar, desenvolver e monitorar pipelines de dados robustos e escaláveis.
• Implementar soluções de ingestão, transformação, integração e disponibilização de dados.
• Atuar em arquiteturas de Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse e plataformas de Analytics.
• Desenvolver soluções com Microsoft Fabric e/ou AWS Databricks, aplicando fundamentos de Engenharia de Dados em diferentes plataformas.
• Contribuir para decisões de arquitetura, modelagem, processamento, qualidade, segurança e governança de dados.
• Garantir confiabilidade, observabilidade, desempenho e facilidade de manutenção das soluções.
• Colaborar com profissionais de BI, Ciência de Dados, Engenharia de Software e áreas de negócio.
• Conduzir reuniões técnicas e alinhamentos com clientes e outras partes interessadas.
• Identificar oportunidades de automação e uso de inteligência artificial para aumentar a produtividade e a qualidade das entregas.
• Documentar soluções, decisões técnicas, processos e boas práticas.
• Assumir responsabilidade pelo planejamento, execução, entrega e evolução de produtos de dados.

Requisitos obrigatórios

• Ensino superior completo em Tecnologia da Informação, Engenharia de Computação, Ciência da Computação, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
• Experiência sênior em Engenharia de Dados.
• Sólida base em arquitetura e modelagem de dados, armazenamento, processamento em lote e streaming, integração e transformação de dados.
• Conhecimento de Data Lakes, Lakehouses, Data Warehouses, qualidade, governança, segurança e linhagem de dados.
• Experiência com orquestração e monitoramento de pipelines, desenvolvimento, testes, versionamento e CI/CD.
• Experiência prática com Microsoft Fabric e/ou AWS Databricks.
• Experiência em ambientes Microsoft Azure e AWS e capacidade de atuar em diferentes plataformas de dados.
• Experiência no uso de inteligência artificial em atividades profissionais, com exemplos de ganhos de produtividade em automação, desenvolvimento, documentação, análise de problemas ou qualidade das entregas.
• Inglês técnico para leitura de documentações e materiais da área.
• Disponibilidade para dedicação integral em horário comercial e participação em reuniões virtuais com câmera aberta.

Diferenciais

• Experiência com componentes do Microsoft Fabric, como Data Factory, Lakehouse, Data Warehouse, Spark, Notebooks e Pipelines.
• Experiência com Databricks, incluindo Notebooks, Clusters, Delta Lake, Workflows e recursos de governança.
• Conhecimento de Apache Spark, SQL e Python.
• Experiência com serviços de dados da AWS, como Amazon S3, AWS Glue, Athena, Amazon EMR, Step Functions e Lambda.
• Conhecimento de ferramentas de orquestração, mensageria, observabilidade e integração contínua.
• Experiência com práticas de DataOps, DevOps e Infrastructure as Code (IaC).
• Conhecimento de inteligência artificial generativa e ferramentas de desenvolvimento assistido por IA.
• Certificações Microsoft, Databricks, Azure, AWS ou relacionadas à Engenharia de Dados.
• Experiência em consultorias ou projetos para diferentes clientes e segmentos.

O que esperamos

Buscamos uma pessoa com visão de arquitetura, autonomia e maturidade para assumir responsabilidades e conduzir entregas do início à evolução contínua. É importante comunicar conceitos técnicos com clareza, adaptá-los a diferentes públicos e conectá-los aos objetivos do negócio. Você também deve valorizar a colaboração, ter organização e capacidade de priorização, agir com proatividade e manter‑se em constante aprendizado. Esperamos ainda um uso consciente, produtivo e responsável da inteligência artificial na rotina de trabalho.