JOB DESCRIPTION
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RESPONSIBILITIES AND ASSIGNMENTS
- Desenvolver e manter pipelines de dados batch e streaming no Databricks utilizando PySpark e Spark SQL;
- Implementar pipelines seguindo arquitetura Medallion (Bronze, Silver e Gold) já definida pela arquitetura de dados;
- Apoiar na migração de pipelines e jobs legados de ferramentas como IBM DataStage, Azure Data Factory e Azure Synapse Analytics para Databricks Workflows;
- Auxiliar na migração de rotinas e notebooks do ambiente Databricks on Azure para AWS;
- Desenvolver e versionar notebooks e códigos utilizando Databricks Repos e Git;
- Implementar testes básicos e rotinas de qualidade de dados em pipelines;
- Apoiar a modelagem dimensional do Data Warehouse (Star Schema) junto ao time de arquitetura;
- Colaborar com o time de DevOps na automação de deploys e CI/CD;
- Participar da implementação de governança de dados com Unity Catalog;
- Monitorar e dar suporte a pipelines de dados em produção.
REQUIREMENTS AND QUALIFICATIONS
- Experiência como Engenheiro(a) de Dados ou Data Engineer Pleno;
- Conhecimento em Databricks e Apache Spark (PySpark e Spark SQL);
- Experiência com Python e SQL avançado;
- Vivência com ambientes em nuvem, preferencialmente AWS (S3, Glue Catalog);
- Conhecimento em arquitetura Lakehouse e Delta Lake;
- Experiência com pipelines de dados batch e/ou streaming;
- Familiaridade com Git e versionamento de código;
- Noções de modelagem dimensional (Star Schema / Data Warehouse);
- Noções de CI/CD aplicadas a dados;
Diferenciais:
- Conhecimento em IBM DataStage (migração ou suporte a legado);
- Conhecimento em Azure Data Factory e Azure Synapse Analytics;
- Experiência com Databricks em Azure;
- Noções de governança de dados e catálogo (Unity Catalog ou similares).
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