Engenheiro de Dados
Efetivo
FitS
Descrição
Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para integrar o time do FitBank.
Você será responsável por construir e evoluir pipelines, plataformas e produtos de dados, garantindo qualidade, performance, governança, segurança e disponibilidade das informações para consumo pelas áreas de negócio e tecnologia.
Responsabilidades e atribuições
Desenvolver e evoluir processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados; Construir e otimizar ETLs/ELTs utilizando SQL Server, Databricks e demais tecnologias da plataforma; Atuar na arquitetura e evolução de Data Lakes, Lakehouses e Data Warehouses; Trabalhar com dados provenientes de SQL Server, MongoDB, S3 e outras fontes; Desenvolver pipelines batch e, quando necessário, fluxos de dados em near real-time ou streaming; Implementar estratégias de CDC, cargas incrementais e processamento distribuído; Garantir performance e eficiência de consultas, pipelines e processamento de grandes volumes de dados; Atuar com Apache Spark e otimização de workloads distribuídos; Estruturar camadas de dados confiáveis e reutilizáveis para consumo analítico e operacional; Apoiar a governança, catalogação, lineage e organização dos dados no Databricks; Viabilizar o consumo de dados por ferramentas como Databricks Genie AI; Implementar controles de qualidade, consistência, completude e rastreabilidade dos dados; Criar monitoramento e observabilidade para pipelines, cargas e processos críticos; Aplicar boas práticas de segurança, controle de acesso e proteção de dados; Apoiar práticas de CI/CD e versionamento para pipelines e artefatos de dados; Participar da definição de padrões, arquiteturas e boas práticas para a plataforma de dados; Apoiar times de negócio e tecnologia na criação e evolução de produtos de dados; Identificar oportunidades de otimização de performance, armazenamento e custos de processamento.Requisitos e qualificações
Experiência sólida em Engenharia de Dados; Domínio de SQL Server, incluindo SQL avançado, ETLs, modelagem e otimização de performance; Experiência com Databricks e desenvolvimento de pipelines de dados; Experiência com Apache Spark / PySpark; Conhecimento de arquitetura de Data Lake, Lakehouse e Data Warehouse; Experiência com MongoDB e Amazon S3; Conhecimento sólido de Python e SQL; Experiência com modelagem de dados relacional, dimensional e analítica; Conhecimento de processamento batch, cargas incrementais e grandes volumes de dados; Experiência com orquestração e automação de pipelines; Conhecimento de qualidade, governança e observabilidade de dados; Experiência com Git, CI/CD e práticas de engenharia aplicadas a dados; Capacidade de diagnosticar gargalos e problemas de performance em pipelines e consultas. Informações da vaga Modalidade de trabalho: On-SiteVaga publicada há 5 horas atrás
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