DataBricks Data Engineer

Infosys Brasil está em busca de profissionais com o perfil de DataBricks Data Engineer (Plataforma/Arquitetura) para juntar-se ao nosso time.

Qualificações Requeridas

Ter pelo entre 2 a 3 anos de experiência como Data Engineer e pelo menos 1 ano atuando com DataBricks.

O foco do perfil desta vaga é atuar com Plataforma/Arquitetura com foco: Construir governança, automação e fundações da plataforma Lakehouse.

Requsitos Mandatórios

• AWS, Databricks, Python, Pyspark, SQL
• PySpark e Python avançados: desenvolvimento de pipelines batch em escala, com testes e boas práticas de engenharia.
• SQL básico e modelagem de dados: transformações complexas, tuning de performance e modelagem relacional/dimensional em contexto de DW.
• Databricks e Delta Lake: jobs, workflows e arquitetura medalhão (bronze, silver, gold) em produção; Delta Live Tables / Lakeflow e Asset Bundles.
• Migração / reconstrução de pipelines ETL: tradução de regras de negócio de ferramentas legadas para Spark (sem lift-and-shift), com ingestão CDC/batch de bancos relacionais.
• Ecossistema AWS: S3, Glue, EMR, Athena, Lambda, DMS e Step Functions.
• Azure Synapse: experiência com o ambiente legado (SQL pools e pipelines) para apoiar a engenharia reversa.
• Qualidade e reconciliação de dados: testes automatizados, DQ gates e comparação legado × novo para aceite de paridade.
• Git e CI/CD aplicados a pipelines de dados.
  
  

Requisitos Desejáveis

• Conhecimento de DataStage (leitura de jobs para engenharia reversa) — diferencial importante.
• Experiência prévia em programas de migração de DW para lakehouse — diferencial.
• Unity Catalog (permissões, lineage) e contratos de dados.
• Vivência em projetos de Data Mesh (domínios, data products, governança federada) — diferencial importante.
• Experiência no mercado financeiro ou de crédito — diferencial importante.
• Observabilidade e monitoramento de plataformas de dados (system tables, métricas de jobs, qualidade de dados).
• FinOps: monitoramento, alocação e otimização de custos em Databricks (DBUs, dimensionamento de clusters, políticas de compute).
• Delta Sharing em cenários cross-company, cross-cloud ou cross-region.
• Especificações abertas de contrato de dados (Open Data Contract Standard, ODPS).
  
  

Informações Adicionais

Tipo de trabalho: CLT, Horários flexíveis.

Pacote de benefícios: Vale Transporte, Vale Refeição, Auxílio Creche, Seguro de Vida, Auxílio Funerário, Convênio Médico e Odontológico.

Carreira: Atuação Global em clientes e/ou projetos nacionais e internacionais, possibilidade de movimentação de carreira internacional.

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