Engenheiro(a) de Dados Senior (Databricks / Unity Catalog)

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!

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#LI-JS2

Responsibilities

• 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.

Requirements

• 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.
• 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.