Quais são os desafios que eu vou encarar por aqui?

• Construção e manutenção de ações de governança de dados (desenvolver e implementar políticas e garantir a adesão às práticas de governança em projetos).
• Projetar modelos e arquiteturas de dados de complexidade moderada e colaborar com a equipe para desenvolver arquiteturas de dados eficientes.
• Construção, sustentação e sugestão de pipelines e aplicações de dados com soluções robustas (desenvolver e manter pipelines de dados complexos e implementar soluções para melhorar a eficiência)
• Zelar pela qualidade e disponibilidade dos dados (implementar práticas de qualidade e realizar auditorias regulares, solucionando problemas de qualidade e garantindo a alta disponibilidade)
• Responsável pela aplicação de boas práticas em relação a segurança dos dados (executar e monitorar práticas de segurança de dados e realizar auditorias de segurança recomendando melhorias.)
• Criar e manter documentações das atividades (documentar detalhadamente as soluções e processos e manter a documentação atualizada e acessível para a equipe)
• Monitorar as soluções de dados adotadas pela empresa, buscando otimizações de performance e custo (analisar o desempenho das soluções de dados e implementar otimizações e propor soluções para redução de custos e melhoria de performance).

Que tipo de pessoa se encaixa nesse time?

• Experiência prática com Databricks Lakehouse Platform no desenvolvimento e manutenção de pipelines de dados.

• Domínio de SQL avançado (CTEs, Window Functions, joins complexos, manipulação de JSON e dados semiestruturados). • Experiência com Python e PySpark para ETL/ELT e processamento de dados em larga escala.

• Experiência na criação e manutenção de jobs e workflows no Databricks.

• Conhecimento em processamento batch e streaming básico utilizando Structured Streaming ou Auto Loader.

• Experiência com Delta Lake (escrita/leitura otimizada, versionamento, schema enforcement).

• Conhecimento em modelagem de dados analítica (Star Schema e tabelas dimensionais).

• Atuação em conjunto com áreas de BI, Produto ou Engenharia, com boa comunicação técnica. Diferenciais

• Noções de MLflow ou experimentação em Databricks.

• Experiência com dbt ou transformação orientada a modelos.

• Contato com monitoramento de pipelines e análise de falhas

Diferenciais

Noções de MLflow ou acompanhamento de experimentos em Databricks.

Experiência: Home office

Jornada flexível;

TotalPass: programa de academias e de cuidado com a saúde mental;

Auxílio Educação;

DAY OFF;

Plano de Saúde;

Plano Odontológico;

‍‍‍ Seguro de Vida;

Cartão VR Flex.

Auxílio Creche (crianças até 60 meses)