AI summary
The role involves developing and maintaining data pipelines in Azure using Databricks, ensuring data integrity and efficiency, and collaborating with teams to deploy AI models in the cloud.
Eligible from: Brazil
Job Description
Estamos em busca de uma pessoa para atuar como Engenheiro(a) de Dados, você será responsável por garantir a integridade, consistência e eficiência dos modelos de dados em todo o ecossistema, realizando revisões estruturais, definindo padrões e assegurando governança.
Responsabilidades:
-Desenvolver e manter pipelines de dados (ETL/ELT) em ambiente Azure, utilizando Databricks para processamento e integração.-Realizar consultas, integrações e manipulação de dados em ambientes relacionais e não relacionais, incluindo: SQL e MongoDB.
-Visão 360º (ex: Entender o projeto como um todo, entendendo os impactos que uma solução pontual posso acarretar o projeto).
-Implementar práticas de CI/CD para automação de deploys e versionamento de código em GitHub.
-Projetar e otimizar modelos de dados para garantir escalabilidade, performance e governança.-
-Apoiar projetos de migração para cloud, garantindo segurança, qualidade e integridade dos dados.
-Colaborar com times de negócio e ciência de dados para deploy de modelos de IA em ambiente cloud.
-Garantir qualidade e consistência dos dados, aplicando técnicas de data profiling e monitoramento.
-Documentar processos, arquiteturas e boas práticas de engenharia de dados.
Requisitos Técnicos:
-Experiência sólida em Azure Data Services e Databricks.
-MongoDB.
-MongoDB.
-Experiência com Databricks com PySpark
-Experiência com Arquitetura medalhão.
-Produtização de modelos de Machine Learning no Databricks (MlOps)
-Produtização de modelos de Machine Learning no Databricks (MlOps)
-Domínio de Python e SQL para manipulação e transformação de dados.
-Conhecimento em CI/CD e versionamento com GitHub.
-Experiência em modelagem de dados (conceitual, lógica e física).
-Vivência em projetos de migração para cloud.
-Experiência em ETL/ELT e integração de grandes volumes de dados.
-Experiência com deploy de modelos de IA e uso de ferramentas como Azure ML.
-Experiência com projetos de IA e automação de pipelines.
Diferenciais:
-Conhecimento ou experiência relevante com SAS.
-Conhecimento em arquiteturas orientadas a dados e boas práticas de governança.
-Participação em iniciativas de MDM (Master Data Management).
-Familiaridade com Databricks MLflow para gestão de modelos.
-Atuação em ambientes Data Lake e Data Warehouse.
#LI-PA1
About the job
- Posted on
- Aug 11, 2026
- Job type
- Full-time
- Location
- BrazilRemote
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