Especialista de dados e analytics (1)

Descrição

Resumo da Vaga: Profissional de dados responsável por desenhar e arquitetar soluções escaláveis em Databricks/nuvem, traduzir requisitos de negócio e garantir a governança e qualidade dos dados. Principais Destaques: 1. Liderar o desenho e arquitetura de soluções de dados escaláveis 2. Ponte entre negócio e tecnologia, traduzindo requisitos 3. Garantir governança e qualidade de dados em pipelines Descrição: Experiências desejadas: * Ensino superior completo; * Conhecimento Profundo em Databricks: Domínio da plataforma Databricks e seus componentes, como Delta Lake, MLflow e notebooks colaborativos; * Big Data e Cloud Computing: Experiência com processamento de big data e arquitetura de nuvem focada em dados (Data Lake, Lakehouse, DWH); * Linguagens de Programação: Proficiência em linguagens suportadas pelo Databricks, como Python, SQL, Scala e/ou R; * Experiência com IA/MLOps: Conhecimento em operações de machine learning (MLOps) e como incorporar IA nas soluções de dados. Diferenciais: * Certificações: Certificações relevantes em tecnologias de nuvem (AWS Certified Solutions Architect, Azure Solutions Architect, GCP Professional Cloud Architect) e/ou certificações Databricks são um diferencial. Habilidades e comportamentos que fazem a diferença: * Visão Holística: Capacidade de ter uma visão de alto nível do produto final, integrando aspectos de segurança, infraestrutura e qualidade. Nesta posição você será responsável por: * Desenho e Arquitetura de Soluções: Criar e evoluir soluções de dados escaláveis, resilientes e seguras na plataforma Databricks/nuvem (AWS, Azure, GCP), alinhadas às necessidades do cliente; * Ponte entre Negócio e Tecnologia: Traduzir requisitos de negócio em especificações técnicas e arquiteturas de solução eficazes, comunicando\-se com stakeholders, times de produto, segurança e infraestrutura; * Governança e Qualidade de Dados: Garantir a governança de dados e a qualidade dos pipelines, gerenciando o fluxo de dados e definindo políticas para o funcionamento dos sistemas; * Otimização de Recursos: Gerenciar e provisionar recursos de computação, como clusters Spark, garantindo eficiência e desempenho do sistema; * Suporte à Implementação: Acompanhar o projeto desde o desenho inicial até a entrega, oferecendo suporte durante a implementação, embora geralmente não seja o responsável direto pelo desenvolvimento do código; * Automação: Automatizar o deployment e configuração de recursos usando infraestrutura como código (IaC). 2512110202491859596