Engenharia de Dados Sênior Azure HíbridoSP - SP

O que buscamos: Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados com sólida experiência em arquitetura e engenharia de dados em ambientes cloud, capaz de desenvolver e sustentar pipelines escaláveis, confiáveis e observáveis. O profissional atuará na construção e evolução de plataformas de dados utilizando arquitetura Lakehouse, além de contribuir para governança, qualidade, integração e disponibilização de dados para iniciativas analíticas e de negócio. Responsabilidades: Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados batch e streaming com foco em escalabilidade, performance e Observabilidade. Implementar processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados utilizando Python, PySpark, Spark e SQL. Construir e evoluir camadas de dados em arquitetura Lakehouse (Bronze, Silver e Gold). Desenvolver e sustentar fluxos de ETL/ELT em ambientes cloud. Implementar e manter processos de orquestração de pipelines de dados. Atuar na análise, diagnóstico e resolução de problemas em pipelines e aplicações de dados. Realizar otimização de performance e correção de incidentes em soluções de dados. Implementar políticas, processos e ferramentas de governança de dados, promovendo padronização e responsabilização sobre os dados. Utilizar e evoluir soluções baseadas em Azure Data Factory, Airflow, Databricks e Data Lake. Desenvolver integrações entre sistemas por meio de APIs REST e outras fontes de dados. Aplicar boas práticas de modelagem de dados para Data Lakes e ambientes analíticos. Colaborar com áreas de produto, engenharia, dados e negócio na definição e implementação de soluções técnicas. Garantir qualidade, consistência, rastreabilidade e reutilização dos ativos de dados. Atuar de forma proativa na sustentação e evolução da plataforma de dados. Requisitos Obrigatórios: Experiência prévia como Engenheiro(a) de Dados. Experiência sólida com Python, PySpark e SQL. Conhecimento avançado em Azure Data Factory, Airflow, Databricks e Data Lake. Experiência em arquitetura de dados e construção de soluções analíticas. Vivência com Git Flow e controle de versionamento. Conhecimento em testes unitários e funcionais (Unittest, Pytest ou similares). Experiência com bancos de dados relacionais como SQL Server, Oracle ou equivalentes. Experiência na implementação e sustentação de processos ETL/ELT. Conhecimento em modelagem de dados para Data Lakes e arquitetura Lakehouse. Experiência com camadas Bronze, Silver e Gold ou estruturas equivalentes. Vivência na integração e consumo de APIs REST. Experiência prática em ambientes Cloud, com foco em Azure. Experiência com processamento de dados em batch e streaming. Conhecimento em ferramentas de streaming de dados, como Kafka. Capacidade de atuar em ambientes dinâmicos, com múltiplas demandas e gestão de prioridades simultâneas. Requisitos Diferenciais: Certificações Databricks e/ou Microsoft Azure. Experiência com arquitetura orientada a eventos e soluções baseadas em streaming. Conhecimento em segurança e privacidade de dados. Experiência em ambientes de alta criticidade e grande volume de processamento. Conhecimento em práticas DevOps e implementação de pipelines CI/CD para projetos de dados. Vivência com ferramentas de Observabilidade, monitoramento, qualidade e lineage de dados. Descrição comportamental: Procuramos uma pessoa que: Goste de trabalhar em equipe e seja colaborativa em suas atribuições. Tenha coragem para se desafiar e ir além, abraçando novas oportunidades de crescimento. Transforme ideias em soluções criativas e busque qualidade em toda sua rotina. Tenha habilidades de resolução de problemas. Possua habilidade e se sinta confortável para trabalhar de forma independente e gerenciar o próprio tempo. Tenha interesse em lidar com situações adversas e inovadoras no âmbito tecnológico. Big enough to deliver – small enough to care. #VempraGFT #VamosVoarJuntos #ProudToBeGFT.

Formação Acadêmica:

Não informado

Salário:

A combinar

Cargo:

Assistente de engenharia

Empresa:

Gft Brasil

Serviços de TI.

Ramo:

Informática/ Tecnologia