Stefanini
Engenheiro de Dados Pleno
- Localização
- Brasil · fusos compatíveis: UTC-5, UTC-4, UTC-3, UTC-2
- Modalidade
- Remoto
- Países elegíveis
- BR
- Salário
- Não informado
- Publicada na fonte em
- 10/10/2026
- Candidaturas até
- 09/12/2026
- Contrato
- Tempo integral
Sobre a oportunidade
Engenheiro(a) de Dados Pleno — Databricks
Modelo de trabalho: Remoto
Regime de contratação: CLT
Senioridade: Pleno
Sobre a oportunidade
Buscamos uma pessoa Engenheira de Dados Pleno para desenvolver e operar pipelines escaláveis na plataforma Databricks. Você atuará da ingestão à disponibilização dos dados para análises e produtos, contribuindo com decisões de arquitetura, qualidade, performance, segurança e confiabilidade.
Principais responsabilidades
Construir e manter pipelines de ingestão e transformação para dados de APIs, bancos relacionais, arquivos e data lakes.
Desenvolver soluções em Python, SQL e PySpark, com código organizado, reutilizável e testável.
Modelar dados em Delta Lake, aplicando cargas incrementais, operações MERGE e boas práticas de manutenção.
Implementar arquiteturas Medallion (Bronze, Silver e Gold) e regras de qualidade de dados.
Orquestrar jobs e pipelines, configurar dependências, parâmetros, retentativas e alertas.
Monitorar execuções, investigar falhas e diagnosticar problemas de qualidade e performance.
Otimizar consultas, processamento, uso de clusters e custos, medindo os resultados das melhorias.
Aplicar práticas de governança e segurança, incluindo controle de acesso e proteção de dados sensíveis.
Colaborar em revisões de código, testes, versionamento e implantação entre ambientes.
Requisitos
Experiência prática com Python, SQL avançado e PySpark.
Experiência na construção e operação de pipelines de dados em Databricks.
Conhecimento de Delta Lake, incluindo transações, evolução de schema, cargas incrementais e operações de atualização.
Experiência com processamento batch; conhecimento de streaming é desejável.
Conhecimento de arquitetura Medallion e de formatos como CSV, JSON e Parquet.
Experiência com orquestração de jobs, monitoramento e tratamento de falhas.
Familiaridade com Git, revisão de código e testes.
Capacidade de investigar problemas, explicar decisões técnicas e atuar com autonomia.
Diferenciais
Experiência com Auto Loader, Structured Streaming e pipelines declarativos.
Conhecimento de Unity Catalog, linhagem, auditoria e permissões.
Experiência com AWS, Azure ou Google Cloud.
Prática com CI/CD, infraestrutura como código e Databricks Asset Bundles ou ferramentas equivalentes.
Certificação Databricks Certified Data Engineer Associate.
Informações adicionais
🍛 Vale-alimentação ou vale-refeição;
👨🏼🎓 Desconto em cursos, universidades e instituições de idiomas;
📚 Academia Stefanini — plataforma com cursos on-line, gratuitos, atualizados e com certificado;
🗣 Mentoring;
💉 Clube de vantagens para consultas e exames;
🏥 Assistência médica;
🦷 Assistência odontológica;
💰 Clube de vantagens e descontos nos melhores estabelecimentos;
🛫 Clube de viagens;
🐶 Convênio para pets.
Originally posted on Himalayas
Fonte: Himalayas. Consultada em 20/10/2026.