Experian

Engenheiro(a) de Dados Sênior (Databricks)

São Paulo, Brazil · Hybrid · Full-time

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About the role

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EmployerExperian
LocationSão Paulo, Brazil
Work styleHybrid
Employment typeFull-time
Employer posted11 hours ago

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para atuar na construção e evolução da nossa plataforma de dados moderna, com foco em ingestão, processamento e disponibilização de dados em larga escala. O profissional será responsável por desenvolver pipelines robustos e escaláveis utilizando Databricks, contribuindo para a confiabilidade, governança e eficiência do ecossistema de dados da companhia.

Buscamos um perfil hands-on, com forte capacidade técnica, visão arquitetural e experiência em ambientes de dados corporativos de alta complexidade.

Principais responsabilidades:

Desenvolver e manter pipelines de ingestão de dados batch e streaming utilizando Databricks.
Projetar e implementar soluções de integração de dados provenientes de múltiplas fontes (APIs, bancos relacionais, arquivos, sistemas legados e SaaS).
Construir e otimizar processos utilizando Apache Spark.
Aplicar boas práticas de engenharia de dados, DataOps e observabilidade.
Garantir qualidade, confiabilidade e performance dos pipelines.
Atuar na modelagem e organização de dados em arquiteturas Lakehouse.
Trabalhar em parceria com times de negócio, analytics, governança e plataforma.
Apoiar a definição de padrões técnicos, frameworks reutilizáveis e melhores práticas de desenvolvimento.
Conduzir troubleshooting e otimizações de performance em processos de dados críticos.
Participar de iniciativas de modernização e evolução da plataforma de dados.

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Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados.
Experiência comprovada com Databricks em ambientes produtivos.
Experiência com Apache Spark (PySpark ou Scala).
Experiência no desenvolvimento de pipelines de ingestão e transformação de dados.
Vivência com soluções de Data Lake e Lakehouse.
Experiência com Git e processos de CI/CD.
Conhecimento em modelagem de dados analítica.

Conhecimentos técnicos:

Python avançado.
SQL avançado.
Databricks Workflows.
Delta Lake.
Spark Structured Streaming.
APIs REST.
Arquiteturas modernas de dados.
Otimização de performance em Spark.
Controle e observabilidade de pipelines.
Conceitos de governança e qualidade de dados.

Diferenciais:

Certificações Databricks.
Experiência com Unity Catalog.
Vivência com Terraform e Infrastructure as Code.
Conhecimento em Kafka ou Event Hubs.
Experiência com monitoramento utilizando Datadog.
Conhecimento em Airflow.

Competências comportamentais:

Forte senso de ownership.
Capacidade de atuar de forma autônoma e propositiva.
Perfil colaborativo e focado em resolução de problemas.
Boa comunicação com áreas técnicas e de negócio.
Capacidade de influenciar decisões técnicas.
Mentalidade de melhoria contínua.
Visão sistêmica e foco em escalabilidade.

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