Engenheiro(a) de Dados Senior (Databricks / Unity Catalog)
Stefanini Group · Remoto · Remote · CLT
Recebendo candidaturas · conferida em 14/11
Ficha da vaga
- Modelo
- Remoto
- Onde aceita
- Não informado
- Senioridade
- Sênior
- Salário
- Salário não divulgado
- Contrato
- CLT
Fonte: Gupy · Ver vaga original →
- git github
- python
- sql
Organizei a descrição em seções com IA. O texto completo da vaga está logo abaixo.
Sobre a vaga
A Stefanini Group busca Engenheiro(a) de Dados Senior para atuar de forma remota, desenvolvendo e mantendo pipelines de transformação de dados com dbt Core, Databricks e Unity Catalog.
O que você vai fazer
- Desenvolver, otimizar e manter pipelines de transformação de dados utilizando dbt Core e Databricks (Unity Catalog, Delta Lake, Spark SQL).
- Aplicar modelagem dimensional (Star Schema) direcionada para consumo eficiente em ferramentas de BI.
- Garantir a qualidade e governança dos dados escrevendo testes genéricos/singulares no dbt e realizando validações rigorosas entre origem e destino.
- Trabalhar com autonomia a partir de fichas de regras de negócio, identificando inconsistências e propondo soluções técnicas eficientes.
- Versionar códigos e pipelines utilizando fluxo de Git (Merge Requests e noções de CI/CD via GitLab).
O que pedem
- SQL Avançado: Domínio em CTEs, window functions, técnicas de deduplicação, tratamento de dados (datas/números) e suporte a Slowly Changing Dimensions (SCD2).
- dbt Core em Produção: Experiência prática com modelos, sources, testes, seeds, snapshots, macros Jinja, materializações (ephemeral, incremental), contratos e uso das funções ref/var.
- Databricks: Vivência em Unity Catalog (governança de catálogos, schemas e permissões), Delta Lake, SQL Warehouse e Spark SQL.
- Modelagem de Dados: Experiência com modelagem dimensional (Star Schema) voltada para alta performance no Power BI.
- Versionamento & Scripts: Domínio de Git (fluxo de Merge Requests e noções de CI/CD no GitLab) e Python funcional para automações e leitura de DAGs.
Remuneração e benefícios
- Vale refeição e alimentação
- Auxílio educação
- Plano odontológico
- Plano de saúde
Descrição completa da vaga
No Grupo Stefanini, acreditamos no poder da colaboração. Co-criamos soluções inovadoras em parceria com nossos clientes, combinando tecnologia de ponta, inteligência artificial e a criatividade humana. Estamos na vanguarda da resolução de problemas de negócios, proporcionando impacto real em escala global.Ao se juntar à Stefanini, você se torna parte de uma jornada global de transformação. Estamos empenhados em criar impacto positivo não apenas nos negócios, mas também na vida de nossos colaboradores. Se você procura uma oportunidade de crescimento profissional em uma empresa que valoriza inovação, respeito, autonomia e parceria, você encontra aqui!Junte-se a nós e seja parte da mudança!Atuação 100% remoto#LI-JS2
Responsabilidades e atribuições Desenvolver, otimizar e manter pipelines de transformação de dados utilizando dbt Core e Databricks (Unity Catalog, Delta Lake, Spark SQL).Aplicar modelagem dimensional (Star Schema) direcionada para consumo eficiente em ferramentas de BI.Garantir a qualidade e governança dos dados escrevendo testes genéricos/singulares no dbt e realizando validações rigorosas entre origem e destino.Trabalhar com autonomia a partir de fichas de regras de negócio, identificando inconsistências e propondo soluções técnicas eficientes.Versionar códigos e pipelines utilizando fluxo de Git (Merge Requests e noções de CI/CD via GitLab).Criar e sustentar scripts de apoio em Python e auxiliar no entendimento de DAGs de orquestração.
Requisitos e qualificaçõesSQL Avançado: Domínio em CTEs, window functions, técnicas de deduplicação, tratamento de dados (datas/números) e suporte a Slowly Changing Dimensions (SCD2).dbt Core em Produção: Experiência prática com modelos, sources, testes, seeds, snapshots, macros Jinja, materializações (ephemeral, incremental), contratos e uso das funções ref/var.Databricks: Vivência em Unity Catalog (governança de catálogos, schemas e permissões), Delta Lake, SQL Warehouse e Spark SQL.Modelagem de Dados: Experiência com modelagem dimensional (Star Schema) voltada para alta performance no Power BI.Versionamento & Scripts: Domínio de Git (fluxo de Merge Requests e noções de CI/CD no GitLab) e Python funcional para automações e leitura de DAGs.Inglês: Nível técnico (mínimo B2) para leitura e escrita de documentações técnicas.
Diferenciais:Experiência prévia de 5 anos ou mais em Engenharia de Dados.Orquestração com Apache Airflow (especialmente AWS MWAA) e biblioteca Cosmos para execução do dbt.Conhecimento em dados do SAP ECC — focados nos módulos PM (ordens, notas, objetos técnicos) e CO (custos, liquidação) — ou pipelines via BODS.Conhecimentos em arquitetura AWS (S3) e Lakehouse Federation.
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.
Perguntas e respostas sobre a vaga
- Aceita candidatos de onde?
- A vaga não diz.
- Qual o regime de contratação?
- CLT.
- É remota?
- Sim, é remota.
- Informa salário?
- Não, a vaga não divulga.
Nenhuma vaga séria cobra para você se candidatar, e eu nunca peço dado bancário dentro de uma candidatura. O plano pago é cobrado só pelo Asaas, meu parceiro de pagamento.
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