Descrição das atividades: Projetar, desenvolver e otimizar pipelines de dados utilizando ADF e Databricks. Desenvolver soluções de processamento distribuído utilizando Spark. Implementar processos ETL/ELT de média e alta complexidade. Modelar estruturas de dados para consumo analítico. Garantir qualidade, performance e observabilidade dos pipelines. Realizar troubleshooting e otimização de consultas SQL. Participar da definição de padrões e boas práticas de engenharia de dados. Apoiar profissionais juniores e conduzir revisões técnicas. Participar de discussões arquiteturais e evolução da plataforma de dados. - Requisitos necessários: Obrigatórios Experiência com Azure Data Factory (ADF) e/ou Databricks. Experiência sólida em SQL. Experiência com Python. Experiência com Spark. Experiência na construção de pipelines ETL/ELT. Conhecimento de Data Lakes Experiência com Git. Diferenciais Experiência com arquitetura Lakehouse. Conhecimento em Delta Lake. Conhecimento em governança e qualidade de dados. Experiência com monitoramento e observabilidade. Competências esperadas Autonomia para conduzir entregas. Capacidade de propor melhorias técnicas. Comunicação clara com áreas de negócio e tecnologia. Perfil analítico e orientado à solução de problemas.

Exigências

• Escolaridade Mínima: Ensino Superior

• Experiência desejada: Entre 3 e 5 anos