AI summary
The role involves developing and maintaining data pipelines in Azure using Databricks and PySpark, implementing ETL processes, and ensuring data quality and consistency.
Eligible from: Brazil
Job Description
Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Mid Level para atuar em um projeto de estruturação e evolução da plataforma de dados de um cliente do setor financeiro e de gestão de ativos.
Missão
Atuar na construção, integração, transformação e disponibilização de dados, desenvolvendo pipelines e soluções de engenharia de dados em ambiente Azure e Databricks, garantindo qualidade, consistência, rastreabilidade e eficiência dos processos.Como será o seu dia a dia
- Desenvolver e manter pipelines de dados em Azure utilizando Databricks e PySpark.
- Implementar processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados.
- Trabalhar com Python e SQL para manipulação e transformação dos dados.
- Estruturar e organizar dados em ambientes Data Lake/Lakehouse.
- Tratar e integrar dados provenientes de diferentes fontes.
- Desenvolver e automatizar processos e consultas.
- Monitorar pipelines e atuar na identificação e resolução de problemas.
- Garantir a qualidade, consistência e rastreabilidade dos dados.
- Implementar processos de CI/CD e automação de deploys.
- Trabalhar com Git/GitHub e Azure DevOps.
- Apoiar a evolução dos modelos de dados e das soluções definidas pela arquitetura.
- Apoiar a disponibilização de dados para iniciativas de Analytics, IA e Machine Learning.
Responsabilidades
- Desenvolver e manter pipelines ETL/ELT.
- Implementar integrações entre diferentes fontes de dados.
- Desenvolver e otimizar modelos de dados conceituais, lógicos e físicos.
- Apoiar projetos de migração e integração de dados para cloud.
- Implementar práticas de qualidade, monitoramento e governança de dados.
- Automatizar processos de engenharia de dados e deploys.
- Documentar processos, soluções e boas práticas.
- Trabalhar em colaboração com times técnicos, de negócio e ciência de dados.
- Seguir padrões e direcionamentos definidos pela arquitetura de dados.
Requisitos
- Experiência profissional em Engenharia de Dados.
- Experiência com Microsoft Azure.
- Experiência com Databricks e PySpark.
- Conhecimento sólido de Python e SQL.
- Experiência com processos de ETL/ELT.
- Conhecimento em modelagem de dados conceitual, lógica e física.
- Experiência com Azure Data Factory (ADF), Azure Data Lake Storage, Synapse e Spark.
- Conhecimento de Git/GitHub e Azure DevOps.
- Conhecimento de práticas de CI/CD.
- Experiência com integração e tratamento de dados.
Diferenciais
- Experiência com Azure Machine Learning (Azure ML).
- Conhecimento em deploy de modelos de IA/ML.
- Experiência com Power BI e desenvolvimento de dashboards.
- Vivência em projetos do setor financeiro.
- Conhecimento em arquiteturas Data Lake/Lakehouse.
About the job
- Posted on
- Sep 8, 2026
- Job type
- Full-time
- Location
- BrazilRemote
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