Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados para atuar na concepção e implementação de soluções modernas de dados, contribuindo para iniciativas de transformação digital, analytics, inteligência artificial e inovação. Esta posição terá papel estratégico na construção de arquiteturas escaláveis, definindo padrões técnicos e apoiando clientes na evolução de suas plataformas de dados em ambientes de nuvem.

Na Avanade, você fará parte de uma equipe que desenvolve soluções inovadoras utilizando as tecnologias mais avançadas do mercado, colaborando em projetos de alto impacto para clientes de diversos setores.

Together we do what matters.

Saiba mais sobre alguns dos 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 (um dia de folga no mês do seu aniversário)
• Sessões de bem-estar
• Para cargos gerenciais: veículo corporativo, estacionamento e auxílio combustível
  

Responsabilidades

• Projetar e desenvolver pipelines de dados escaláveis em processamento batch e streaming.
• Implementar arquiteturas Lakehouse utilizando Databricks e Microsoft Fabric.
• Construir processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados com Python, PySpark e SQL.
• Definir e implementar padrões de DataOps, CI/CD, governança e qualidade de dados.
• Desenvolver modelos de dados analíticos e arquiteturas medalhão (Bronze, Silver e Gold).
• Integrar fontes corporativas, aplicações, APIs e sistemas legados.
• Apoiar iniciativas de Analytics, Business Intelligence, Inteligência Artificial e Ciência de Dados.
• Conduzir workshops técnicos, levantamento de requisitos e discussões de arquitetura.
• Garantir desempenho, observabilidade, segurança e escalabilidade das soluções de dados.

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Habilidades e Experiências

Requisitos obrigatórios

• Experiência sólida em Engenharia de Dados e implementação de pipelines ETL/ELT.
• Conhecimento avançado em modelagem de dados, Data Lakes, Data Warehouses e Lakehouses.
• Experiência comprovada com Databricks e Microsoft Fabric.
• Conhecimentos em Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage Gen2, SQL, Python, PySpark, Git e Azure DevOps.
• Vivência com Delta Lake, processamento distribuído e otimização de workloads.
  

Diferenciais

• Conhecimento em Unity Catalog, Microsoft Purview, Kafka e Spark Structured Streaming.
• Experiência com Azure Synapse Analytics, dbt, Terraform e automação de infraestrutura.
• Experiência com Inteligência Artificial Generativa aplicada a dados.
• Conhecimentos de FinOps e otimização de custos em nuvem.
• Atuação prévia em consultorias e projetos de transformação digital.

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