Engenheiro de Dados Sênior

Há 5 dias


Cambé, Brasil MOL Tempo inteiro

Localização : São Paulo / SP Tipo Vaga : Home Office (1x por mês presencial)
Contratação : PJ
Tempo Integral

Sobre a MOL

Somos a MOL – Mediação Online, referência em soluções digitais para resolução de conflitos. Nossas plataformas conectam empresas e consumidores de forma eficiente, escalável e com foco na experiência do usuário. Estamos em constante transformação e buscamos profissionais que queiram construir tecnologia com impacto social e escalabilidade real.

Objetivo da Vaga

Estamos estruturando uma nova arquitetura de dados na MOL e buscamos um Engenheiro de Dados Sênior com experiência comprovada na configuração e governança do Azure Databricks , incluindo:

Criação e configuração de workspaces Databricks em Azure
Integração com Unity Catalog e gerenciamento de permissões
Configuração de clusters, pools, jobs, tokens, service principals
Integração Databricks ↔ Azure Data Lake Storage (ADLS)
Configuração de metastore, tables, schemas e catalogação
Suporte a governança e conformidade (ISO 27001, RBAC, ACLs etc.)

O desafio envolve participar desde o desenho da arquitetura até a implementação completa de um ecossistema moderno, escalável e governado, que dará suporte às áreas de negócio, produtos, BI e iniciativas de Inteligência Artificial.

Responsabilidades

O profissional atuará ao lado do time de tecnologia e das áreas de negócio, transformando dados em informação confiável e criando padrões sólidos de ingestão, modelagem e qualidade.
Além disso, será responsável por:

Configurar e administrar o ambiente Databricks dentro da Azure
Criar e estruturar o Unity Catalog , incluindo metastore, schemas e policies
Implementar RBAC/ACLs e garantir governança sobre dados sensíveis
Configurar integrações seguras com ADLS, Key Vault, AAD e redes
Definir padrões técnicos de arquitetura em Lakehouse
Criar pipelines de ingestão, transformação e orquestração
Apoiar decisões de arquitetura de dados de toda a empresa
Garantir boas práticas de performance, escalabilidade e custo (FinOps)

Tecnologias e Ferramentas do Stack Databricks (configuração e operação) — Obrigatório saber configurar

Criação e manutenção de workspaces
Unity Catalog (metastore, schemas, políticas de acesso)
Integração com ADLS / Key Vault / AAD
Configuração de clusters, pools, jobs e permissions
Spark, PySpark, SQL, Delta Lake, Autoloader
Streaming e batch
Notebooks e Jobs

Amazenamento e Arquitetura

Azure Data Lake Storage Gen2 (Bronze / Silver / Gold / Feature AI)
Delta Lake
Azure Blob Storage

Ingestão e Orquestração

Azure Data Factory
Azure Functions
Azure Event Hub
Azure Service Bus
Databricks Jobs

Processamento de Dados

Databricks (batch e streaming)
Spark Structured Streaming

Data Warehouse

Delta Lake (Gold)
Azure Synapse Analytics (Dedicated SQL Pool, quando necessário)

BI e Consumo

Power BI
Dataflows
Direct Lake / Direct Query

Linguagens

Python
SQL avançado
PySpark



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