Engenheiro de Dados Senior

Job description

Na Avanade, você vai transformar dados em decisões que movem nossos clientes. Esta posição é essencial para projetar, construir e evoluir plataformas de dados que habilitam analytics, IA e produtos digitais em escala. Seu trabalho impulsionará a inovação e a transformação digital, conectando dados de múltiplas fontes a soluções seguras, confiáveis e orientadas a valor. Se você busca impacto real, aprendizado contínuo e colaboração com pessoas diversas e talentosas, este é o seu lugar. Aqui, suas ideias viram entregas que fazem diferença para empresas e para a sociedade. Together we do what matters. Saiba mais sobre alguns de nossos benefícios: Vale refeição ou alimentação Cartão Multibenefícios (até Consultor(a) Sênior) Convênio médico e odontológico Certificações e treinamentos Seguro de vida Previdência privada Avababy: acompanhamento da gestação e kit para novos pais e mães Participação nos resultados da empresa Wellhub Auxílio creche Mentoria de carreira Política de Birthday Off (para você e filhos até 12 anos) Sessões de bem-estar Para cargos gerenciais: veículo corporativo, estacionamento e auxílio combustível Responsabilidades Projetar, construir e manter pipelines de dados (batch e/ou streaming) com Python/PySpark e SQL . Desenvolver e orquestrar ETLs/ELTs robustos e observáveis, com logs, métricas e alertas. Modelar dados em camadas transacionais (OLTP) e analíticas/multidimensionais (OLAP) para consumo por BI, Analytics e IA. Garantir qualidade, versionamento e reprodutibilidade de código e artefatos com GitHub (branches, PRs, code review). Implementar testes (unitários, de integração e de dados) e planejar estratégias de testes ponta a ponta. Aplicar boas práticas de arquitetura de software (modularidade, segurança, desempenho, custo). Colaborar com analistas, cientistas(as) de dados e times de produto para traduzir requisitos de negócio em soluções escaláveis. Documentar dados, processos e decisões arquiteturais, promovendo conhecimento compartilhado. Apoiar a melhoria contínua: automação, padronização e performance dos ambientes de dados. . Habilidades e experiências Proficiência em Python e PySpark para manipulação, transformação e processamento distribuído de dados. Sólidos conhecimentos de SQL (modelagem, tuning, CTEs, janelas, partições). Modelagem de dados transacional (OLTP) e multidimensional (OLAP) . Experiência com desenvolvimento de ETL/ELT e orquestração (ex.: Airflow, Databricks Jobs, ou similar). Conhecimento em arquitetura de software aplicada a dados (design patterns, segurança, escalabilidade e custo). Prática com GitHub (GitFlow, PRs, versionamento semântico, Actions básico). Desenvolvimento e planejamento de testes , incluindo testes de dados (ex.: data quality, schema validation). Desejáveis: Esteiras de CI/CD para dados (ex.: GitHub Actions, Azure DevOps, testes automatizados, deploy de jobs/notebooks). Bancos de dados não estruturados (ex.: Data Lake, NoSQL, documentos, colunar, grafo). Vivência em plataformas de nuvem (preferencialmente Azure : Data Lake Storage, Databricks, Synapse, Fabric, Key Vault). Exposição a governança/segurança de dados (linhagem, catálogo, RBAC/ABAC). Diferencias: Microsoft Azure: DP-203 (Data Engineering on Microsoft Azure) , AZ-900 , DP-900 ou correlatas. Databricks: Lakehouse Fundamentals ou Data Engineer Associate/Professional . Inglês: intermediário a avançado .