Engenheiro(a) de Dados Databricks

obre o Time de Dados:

Na Onetopia, os dados são o nosso dia a dia. Nosso time de Dados tem como missão impulsionar a eficiência, a transparência e a inteligência nos projetos de nossos clientes. Atuamos como parceiros estratégicos, entregando soluções de dados sustentáveis, escaláveis e de alto impacto para diferentes segmentos de negócio.

Por que essa vaga existe?

Estamos em busca de uma pessoa Engenheira de Dados que nos ajude a garantir uma base de dados robusta, confiável e escalável. Você atuará com tecnologias como Azure, Databricks, PySpark e Azure Data Factory, sendo peça-chave na construção de soluções que sustentam o crescimento e a inovação em um dos nossos clientes.

Responsabilidades e Atribuições

Como será o seu dia a dia:

• Projetar e manter pipelines de dados eficientes, seguros e escaláveis, integrando diferentes fontes (estruturadas e não estruturadas);
• Criar camadas analíticas que viabilizem o uso self-service de dados pelas áreas de negócio;
• Traduzir necessidades do negócio em soluções de dados claras, consistentes e acessíveis;
• Desenvolver e manter processos de ingestão, transformação (ETL/ELT) e disponibilização de dados;
• Otimizar a performance de pipelines e monitorar suas execuções de forma proativa;
• Apoiar na definição de arquitetura e promover boas práticas de engenharia e governança de dados;
• Contribuir na modelagem de dados e no desenho de bancos com foco em performance e escalabilidade;
• Atuar como ponte entre dados e as demais áreas da companhia, facilitando a comunicação e a tomada de decisão baseada em dados.

Requisitos e Qualificações

O que buscamos em você:

• Graduação em Tecnologia da Informação, Engenharia, Ciência da Computação ou áreas correlatas;
• Vivência com Azure Cloud.
• Boa experiência como Engenheiro(a) de Dados, com domínio na construção e manutenção de pipelines;
• Proficiência em SQL, Python e PySpark;
• Vivência com ferramentas como Azure Data Factory, Databricks e Power BI;
• Conhecimento em modelagem de dados e otimização de queries;
• Familiaridade com boas práticas de versionamento, testes e deploy de pipelines de dados.
• Boa comunicação, proatividade e trabalho colaborativo em ambientes dinâmicos.

Critérios que aumentam o match com a vaga:

• Participação em projetos de construção de Data Lakes e definição de arquitetura de dados;
• Certificações em Azure ou Databricks.
• Conhecimento em Delta Lake.
• Experiência em projetos com arquitetura de dados moderna (Data Lakehouse, medallion architecture etc).