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Engenheiro(a) de Dados

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Descrição da Vaga

A Jump está em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para atuar como referência na definição da arquitetura e modelagem de dados do novo ambiente Databricks. O profissional será responsável por conectar requisitos de negócio, conceitos corporativos, governança e decisões técnicas, assegurando que a migração preserve o significado dos dados e evolua a plataforma para um modelo sustentável, reutilizável e orientado aos objetivos do negócio.

Responsabilidades

  • Compreender os processos de negócio, produtos, jornadas, indicadores e conceitos associados aos domínios de dados sob sua responsabilidade.
  • Conduzir sessões de descoberta com especialistas de negócio, usuários, analistas e equipes técnicas.
  • Traduzir necessidades de negócio em modelos de dados, contratos, produtos de dados e requisitos técnicos.
  • Mapear conceitos, entidades, regras, relacionamentos, granularidades e históricos existentes no ambiente Teradata.
  • Identificar divergências semânticas, redundâncias, lacunas de informação e regras implícitas em códigos legados.
  • Definir modelos conceituais, lógicos e físicos para o ambiente Databricks.
  • Projetar modelos relacionais, dimensionais, analíticos e orientados a produtos de dados, conforme a necessidade de cada domínio.
  • Definir padrões para chaves, histórico, temporalidade, granularidade, nomenclatura, metadados e rastreabilidade.
  • Participar da definição da arquitetura Lakehouse, incluindo camadas, domínios, compartilhamento, governança e consumo dos dados.
  • Avaliar quais estruturas devem ser migradas, consolidadas, redesenhadas ou descontinuadas.
  • Garantir a preservação das regras de negócio e da semântica dos dados durante a migração.
  • Definir critérios de reconciliação funcional e técnica entre Teradata e Databricks.
  • Apoiar a priorização da migração considerando dependências, criticidade, valor de negócio e risco operacional.
  • Orientar engenheiros de dados na implementação dos modelos e padrões definidos.
  • Revisar soluções, modelos e pipelines, garantindo consistência arquitetural.
  • Atuar em parceria com governança, segurança, arquitetura corporativa, analytics e áreas consumidoras dos dados.
  • Produzir e manter documentação arquitetural, glossário, catálogo de entidades, matrizes de origem e destino e diagramas de linhagem.
  • Apoiar decisões sobre acesso, classificação, privacidade, retenção e uso adequado dos dados.
  • Facilitar a comunicação entre áreas de negócio e tecnologia, evitando perda de contexto e interpretações divergentes.
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Requisitos

  • ✓Experiência em engenharia, arquitetura ou modelagem de dados.
  • ✓Domínio de modelagem conceitual, lógica e física.
  • ✓Experiência com modelagem relacional, dimensional e analítica.
  • ✓Conhecimento sólido de arquitetura Lakehouse, Databricks, Delta Lake e Apache Spark.
  • ✓Experiência com plataformas de dados corporativas e grandes volumes de informação.
  • ✓Conhecimento avançado de SQL e capacidade de analisar regras implementadas em códigos legados.
  • ✓Experiência na modernização ou migração de data warehouses.
  • ✓Conhecimento de governança, catálogo, metadados, linhagem, qualidade e segurança de dados.
  • ✓Capacidade de definir padrões arquiteturais e orientar sua implementação.
  • ✓Experiência na elaboração de diagramas, modelos, glossários e documentação de arquitetura.
  • ✓Capacidade comprovada de compreender processos de negócio complexos e transformá-los em soluções de dados.
  • ✓Facilidade para transitar entre discussões executivas, funcionais e técnicas.
  • •Experiência aprofundada com Teradata e migração para Databricks.
  • •Conhecimento de Unity Catalog e arquiteturas orientadas a domínios ou produtos de dados.
  • •Experiência com Data Mesh, Data Vault, modelos canônicos ou Master Data Management.
  • •Vivência com informações financeiras, cadastrais, contábeis, comerciais, de risco ou de relacionamento com clientes.
  • •Experiência em ambientes regulados, com requisitos rigorosos de segurança, auditoria, privacidade e rastreabilidade.
  • •Conhecimento de LGPD e políticas de classificação e retenção de dados.
  • •Experiência na definição de indicadores e camadas semânticas para analytics.
  • •Capacidade de avaliar impactos técnicos, operacionais e de negócio em decisões arquiteturais.
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