Engenheiro(a) de Dados Sênior

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para o time de Dados & IA da YSSY. A pessoa vai atuar em clientes de grande porte, construindo e sustentando pipelines e plataformas de dados em produção, com foco em Databricks e atuação em um ecossistema multicloud.

Se você busca estar em um time que combina alta performance, espírito inovador e cultura de parceria, essa vaga foi feita para você! 💙 🎯 Principais responsabilidades:

Desenvolver e sustentar pipelines de dados em Databricks (PySpark, SQL, Workflows/Jobs) na arquitetura medalhão (Bronze/Raw, Prata e Ouro/Refined); Integrar fontes diversas, como ITSM (ServiceNow), Data Warehouses Oracle, APIs, arquivos e bancos relacionais; Modelar tabelas fato e agregadas para consumo em Power BI / Microsoft Fabric e para indicadores de negócio; Atuar na governança com Unity Catalog (acessos, padrões de nomenclatura e publicação de pipelines); Revisar Pull Requests e apoiar a qualidade do código em esteiras de CI/CD (Git, Databricks Asset Bundles); Atuar na sustentação, com análise de causa raiz, correção de tabelas, monitoramento e observabilidade dos pipelines; Avaliar e pilotar novos recursos dos fabricantes (Databricks AI/BI, Genie e AI Functions); Apoiar a transferência de conhecimento e a evolução técnica de engenheiros plenos e juniores.

🧩 O que esperamos de você:

Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados, com atuação em nível sênior; Domínio de Python/PySpark e SQL avançado; Vivência prática com Databricks em produção (Delta Lake, Workflows e Unity Catalog); Experiência com modelagem de dados (dimensional e/ou medalhão); Experiência com Git, versionamento e boas práticas de engenharia de software; Experiência em pelo menos uma cloud (Azure, AWS ou GCP); Boa comunicação para interagir com times de negócio e clientes; Disponibilidade para atuar em projeto temporário, com duração de 4 meses.

✨ Diferenciais:

Conhecimento em Snowflake e/ou Microsoft Fabric; Experiência com integração com ServiceNow e bancos Oracle; Certificações Databricks (Data Engineer Associate/Professional) ou Snowflake; Vivência com observabilidade (ex.: Zabbix, Datadog) e operação em modelo de sustentação com SLA; Conhecimento de IA generativa aplicada a dados.