12767420 - Engenheiro(a) de Dados Senior (Databricks / Unity Catalog)

Stefanini; United States; Remote; USD 120,000 - 160,000; Full time

Job summary

Grupo Stefanini atua com transformação de dados em ambiente 100% remoto, integrando dbt Core, Databricks e ferramentas de orquestração para entregar soluções de BI eficientes.

A equipe trabalha com modelagem dimensional em Star Schema e governança de dados, assegurando qualidade por meio de validações e testes, além de usar GitLab CI/CD para versionamento e automação.

Qualifications

• SQL avançado com CTEs, janelas, deduplicação, datas/numeros e SCD2.
• Experiência prática com dbt Core em produção (modelos, sources, testes, seeds, snapshots, Jinja, materializações, contratos e funções ref/var).
• Experiência com Databricks (Unity Catalog, Delta Lake, SQL Warehouse, Spark SQL).
• Modelagem dimensional em Star Schema com foco em performance no Power BI (quando aplicável).
• Domínio de Git com Merge Requests e CI/CD no GitLab.
• Conhecimentos funcionais de Python para automações e leitura de DAGs.
• Inglês técnico leitura/escrita de documentação técnica.

Responsibilities

• Desenvolver, otimizar e manter pipelines de transformação de dados com dbt Core e Databricks.
• Criar modelos dimensionais em Star Schema para BI.
• Garantir qualidade e governança de dados com testes no dbt e validações origem-destino.
• Interpretar regras de negócio, identificar inconsistências e propor soluções técnicas.
• Versionar código e pipelines com Git, usando Merge Requests e CI/CD no GitLab.
• Desenvolver scripts de apoio em Python e acompanhar DAGs de orquestração.

Skills

SQL avançado

Inglês técnico

Python

Tools

dbt Core

Databricks

Unity Catalog

Delta Lake

SQL Warehouse

Spark SQL

GitLab

Git

Cosmos

SAP ECC

BODS

Apache Airflow

AWS MWAA

Job description

No Grupo Stefanini, você fará parte de uma jornada de transformação que combina tecnologia, inteligência artificial e criatividade humana para resolver desafios de negócio. Aqui, você encontra um ambiente que valoriza inovação, respeito, autonomia e parceria. A atuação é 100% remota.

Responsabilidades

• Desenvolver, otimizar e manter pipelines de transformação de dados com dbt Core e Databricks.
• Criar modelos dimensionais em Star Schema para apoiar o consumo eficiente dos dados em ferramentas de BI.
• Garantir a qualidade e a governança dos dados por meio de testes no dbt e validações entre origem e destino.
• Interpretar regras de negócio, identificar inconsistências e propor soluções técnicas.
• Versionar códigos e pipelines com Git, usando Merge Requests e práticas de CI/CD no GitLab.
• Desenvolver e manter scripts de apoio em Python e contribuir para a compreensão de DAGs de orquestração.

Requisitos obrigatórios

• SQL avançado, incluindo CTEs, funções de janela, deduplicação, tratamento de datas e números e suporte a SCD2.
• Experiência prática com dbt Core em produção, incluindo modelos, sources, testes, seeds, snapshots, macros Jinja, materializações, contratos e funções ref/var.
• Vivência com Databricks, incluindo Unity Catalog, Delta Lake, SQL Warehouse e Spark SQL.
• Experiência com modelagem dimensional em Star Schema, voltada à performance no Power BI.
• Domínio de Git, com fluxo de Merge Requests e noções de CI/CD no GitLab.
• Conhecimentos funcionais de Python para automações e leitura de DAGs.
• Inglês técnico nível B2 ou superior para leitura e escrita de documentação técnica.

Diferenciais

• Cinco anos ou mais de experiência em Engenharia de Dados.
• Experiência com Apache Airflow, especialmente AWS MWAA, e com a biblioteca Cosmos para execução do dbt.
• Conhecimento de dados do SAP ECC, com foco nos módulos PM e CO, ou de pipelines via BODS.
• Conhecimento de arquitetura AWS, incluindo S3, e Lakehouse Federation.

O que esperamos

Buscamos uma pessoa com autonomia para transformar regras de negócio em soluções de dados eficientes, atenção à qualidade e capacidade de identificar inconsistências. Você colaborará com diferentes profissionais para construir e sustentar pipelines confiáveis.