Empresa: Onzze
Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para integrar um programa de um cliente global do setor automotivo. A pessoa será corresponsável pela plataforma de dados, trabalhando em parceria com um Analytics Engineer e dividindo as responsabilidades por módulos. O principal objetivo será construir e operar o pipeline baseado em arquitetura medallion — desde a ingestão dos dados no Azure, passando pelas camadas Bronze e Silver, até uma camada Gold bem estruturada — garantindo governança, qualidade e disciplina de CI/CD. A ideia é possibilitar que o Analytics Engineer utilize essa camada Gold para gerar insights, BI e ativos preparados para Data Science, sem precisar corrigir problemas estruturais no pipeline de dados. Principais responsabilidades: • Arquitetura de pipelines: Projetar e implementar arquitetura medallion de ponta a ponta no Databricks — ingestão no Azure Data Lake Storage Gen2 e construção das camadas Bronze, Silver e Gold — para fontes batch e quase em tempo real. • Ingestão de dados: Realizar a ingestão dos dados provenientes dos sistemas-fonte do programa para o Azure, lidando com evolução de schema , validação e reprocessamento em um ambiente com múltiplos sistemas de origem operando simultaneamente. • Governança: Utilizar o Unity Catalog para garantir controle de acesso, linhagem e governança dos dados em todas as camadas e workspaces. • Plataforma e CI/CD: Construir e manter pipelines de CI/CD no Azure DevOps e orquestrar os pipelines de produção utilizando Databricks Workflows. • Modelo de ownership: Dividir a responsabilidade pela plataforma com o Analytics Engineer, deixando claramente documentado quem é responsável pelo quê e em quais prazos.Engenheiro de Dados: ingestão, lógica de transformação e estrutura/qualidade da camada Gold. • Analytics Engineer: geração de insights, habilitação para Data Science, entrega de BI e documentação construída sobre essa camada. Requisitos: Requisitos obrigatórios Experiência relevante em Engenharia de Dados, sendo pelo menos 3 anos de experiência prática com Databricks e arquitetura medallion em produção. Conhecimento de Python, SQL e PySpark. Atuação anterior com Azure Data Lake Storage Gen2, Unity Catalog, Azure DevOps e Databricks Workflows. Inglês fluente obrigatório, pois a posição terá atuação direta com um time de um programa global. Será considerado um diferencial: Experiência prévia com integração do Salesforce como fonte de dados. Certificação Databricks, como Databricks Certified Data Engineer Professional ou Associate. Experiência no setor automotivo ou em outros programas de manufatura regulados e com múltiplas plantas. Competências comportamentais: Proatividade: Antecipar problemas e propor melhorias antes de ser solicitado, inclusive em questões identificadas fora do próprio módulo. Comunicação direta: Fazer atualizações proativas sobre status — o que foi concluído, o que vem a seguir e o que está bloqueado —, sinalizar riscos e atrasos antes de ser questionado e registrar por escrito, no mesmo dia, decisões importantes. Ownership: Gerenciar de forma autônoma sua área e ser a principal referência para decisões dentro do seu escopo, sem necessidade de supervisão constante. Cuidado genuíno: Demonstrar preocupação real com o resultado, e não apenas com a execução de uma tarefa. Isso significa levantar uma preocupação que ninguém solicitou, e não simplesmente passar mais horas online.