Engenheiro de Dados/Lider - Databricks/AWS

Na 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 - Brasil

#LI-JS2

Responsibilities

• Liderança Técnica: Atuar como a principal autoridade técnica junto às equipes do cliente, liderando a frente de plataforma e arquitetura na avaliação do ecossistema atual.
• Definição de Arquitetura: Ser a pessoa responsável pela arquitetura-alvo e pela definição dos padrões técnicos para o assessment e a entrega do projeto.
• Qualidade e Governança: Conduzir o refinamento do backlog técnico, realizar code reviews e garantir a alta qualidade da engenharia de dados.
• Mentoria: Guiar e mentorar o time de desenvolvimento (squad), disseminando boas práticas e impulsionando a evolução técnica da equipe.

Requirements

• Experiência: dados/tecnologia, com histórico comprovado em liderança técnica e arquitetura.
• Idiomas: Inglês fluente (essencial para comunicação diária e alinhamentos).
• Arquitetura de Dados: Sólido conhecimento em Arquitetura Lakehouse e arquitetura de medalhão (Bronze, Silver, Gold), além de Delta Lake e Delta Live Tables.
• Databricks & Performance: Domínio em PySpark / Spark SQL performance tuning, Photon, dimensionamento de clusters (cluster sizing) e otimização de custos.
• Governança: Experiência prática com Unity Catalog para governança de dados (linhagem, controle de acesso, contratos de dados e design de catálogo).
• Ingestão de Dados: Padrões de ingestão em streaming e batch utilizando Auto Loader e Structured Streaming.
• DevOps / DataOps: Experiência com CI/CD utilizando Databricks Asset Bundles, Infraestrutura como Código (IaC) e automação de DataOps no ambiente AWS.