StefaniniVerificada
12767420 - Engenheiro(a) de Dados Senior (Databricks / Unity Catalog)
Sobre a empresa
Há quase 40 anos, o Grupo Stefanini transforma desafios em oportunidades por meio da tecnologia, da inovação e das pessoas. Somos um ecossistema global de tecnologia, presente em mais de 40 países e formado por mais de 35 mil pessoas, conectadas pelo propósito de cocriar soluções para um futuro melhor.
Nossa cultura é construída todos os dias pelas pessoas que fazem parte dessa história. Valorizamos relações éticas, o protagonismo, o aprendizado contínuo e a capacidade de transformar ideias em resultados. Esse jeito de ser se traduz nas nossas 5 Atitudes Empreendedoras: Comprometimento com o cliente, Liderança pela atitude, Respeito pelas pessoas, Coragem para inovar e Humildade para aprender.
Acreditamos que tecnologia só gera transformação quando existe uma verdadeira parceria entre pessoas, negócios e inovação. Por isso, buscamos fazer a diferença para nossos clientes, nossos talentos e para a sociedade, construindo soluções que gerem valor e contribuam para um futuro melhor.
É assim que seguimos evoluindo: com coragem para inovar, humildade para aprender, respeito para construir juntos e comprometimento para fazer acontecer.
Sobre a vaga
No Grupo Stefanini, você fará parte de uma jornada de transformação que combina tecnologia, inteligência artificial e criatividade humana para resolver desafios de negócio. Aqui, você encontra um ambiente que valoriza inovação, respeito, autonomia e parceria. A atuação é 100% remota.
Responsabilidades
- Desenvolver, otimizar e manter pipelines de transformação de dados com dbt Core e Databricks.
- Criar modelos dimensionais em Star Schema para apoiar o consumo eficiente dos dados em ferramentas de BI.
- Garantir a qualidade e a governança dos dados por meio de testes no dbt e validações entre origem e destino.
- Interpretar regras de negócio, identificar inconsistências e propor soluções técnicas.
- Versionar códigos e pipelines com Git, usando Merge Requests e práticas de CI/CD no GitLab.
- Desenvolver e manter scripts de apoio em Python e contribuir para a compreensão de DAGs de orquestração.
Requisitos obrigatórios
- SQL avançado, incluindo CTEs, funções de janela, deduplicação, tratamento de datas e números e suporte a SCD2.
- Experiência prática com dbt Core em produção, incluindo modelos, sources, testes, seeds, snapshots, macros Jinja, materializações, contratos e funções ref/var.
- Vivência com Databricks, incluindo Unity Catalog, Delta Lake, SQL Warehouse e Spark SQL.
- Experiência com modelagem dimensional em Star Schema, voltada à performance no Power BI.
- Domínio de Git, com fluxo de Merge Requests e noções de CI/CD no GitLab.
- Conhecimentos funcionais de Python para automações e leitura de DAGs.
- Inglês técnico nível B2 ou superior para leitura e escrita de documentação técnica.
Diferenciais
- Cinco anos ou mais de experiência em Engenharia de Dados.
- Experiência com Apache Airflow, especialmente AWS MWAA, e com a biblioteca Cosmos para execução do dbt.
- Conhecimento de dados do SAP ECC, com foco nos módulos PM e CO, ou de pipelines via BODS.
- Conhecimento de arquitetura AWS, incluindo S3, e Lakehouse Federation.
O que esperamos
Buscamos uma pessoa com autonomia para transformar regras de negócio em soluções de dados eficientes, atenção à qualidade e capacidade de identificar inconsistências. Você colaborará com diferentes profissionais para construir e sustentar pipelines confiáveis.