Pessoa Engenheira III de Dados

Sobre a posição: Atuação como Engenheiro(a) de Dados Sênior no time de Engenharia de Dados, com papel estratégico na construção da nova esteira de crédito da Techfin. A pessoa será responsável por desenhar, desenvolver e evoluir pipelines e integrações de dados em uma arquitetura moderna baseada em Databricks, garantindo escalabilidade, governança e qualidade dos dados.

Responsabilidades e atribuições

• Projetar e implementar pipelines de dados (ETL/ELT), garantindo performance, escalabilidade e confiabilidade. • Trabalhar de forma integrada com times de Engenharia de Dados, Modelagem de Crédito e Engenharia de Software, entendendo requisitos e traduzindo-os em soluções eficientes de dados. • Desenvolver e manter estruturas de dados baseadas em arquitetura Lakehouse (Delta Lake). • Implementar boas práticas de engenharia de dados, incluindo versionamento, testes, qualidade e governança de dados. • Documentar processos, pipelines e regras de negócio de forma clara e estruturada, garantindo rastreabilidade e compartilhamento de conhecimento. • Identificar, analisar e priorizar ajustes e melhorias contínuas nos pipelines e processos de dados. • Garantir a qualidade dos dados ao longo de todo o ciclo de desenvolvimento, desde a ingestão até o consumo. • Automatizar processos e promover eficiência operacional dentro da Techfin. • Apoiar na definição de padrões técnicos, boas práticas e evolução da maturidade de dados da organização.

Requisitos e qualificações

• Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados Sênior, com atuação prática em ambientes Databricks. • Domínio avançado de SQL e experiência com processamento distribuído (Spark / PySpark). • Experiência com arquitetura de dados em nuvem (preferencialmente Azure: ADLS, Data Factory, etc.). • Experiência na construção de pipelines ETL/ELT robustos e escaláveis. • Conhecimento em modelagem de dados (relacional e dimensional). • Experiência com Delta Lake e arquitetura Lakehouse. • Vivência com Unity Catalog (governança de dados no Databricks). • Experiência com práticas de engenharia moderna: DataOps, versionamento (Git), CI/CD. • Atuação em ambientes ágeis (Scrum/Kanban). • Forte capacidade de comunicação e storytelling de dados, com habilidade para interagir com áreas de negócio e tecnologia. • Capacidade de influenciar decisões técnicas e negociar prioridades com diferentes stakeholders. Requisitos desejáveis: • Experiência no mercado financeiro (especialmente contexto B2B ou crédito). • Experiência com IA/ML aplicada dentro do ecossistema Databricks. • Conhecimento em streaming de dados (Spark Streaming, Structured Streaming). • Certificações relevantes (Databricks, Azure, Data Engineering). • Experiência com Genie (Databricks) ou ferramentas de catalogação e descoberta de dados