Engenheiro(a) de Dados Sênior – Databricks AI/BI e Genie

Buscamos uma pessoa Engenheira de Dados Sênior, com sólida experiência em Databricks, para atuar em um projeto de atendimento que terá como principais entregáveis a implementação de uma solução com Databricks AI/BI e a configuração de um Genie Space.
A pessoa será responsável pela preparação e modelagem dos dados, construção das análises, configuração do ambiente conversacional e validação das respostas geradas pelo Genie, garantindo segurança, qualidade, desempenho e aderência às necessidades do negócio.  

Atividades

• Desenvolver e implementar soluções analíticas utilizando Databricks AI/BI.
• Configurar e evoluir um Genie Space para permitir consultas aos dados em linguagem natural.
• Trabalhar com as áreas de negócio na definição de indicadores, perguntas prioritárias e casos de uso.
• Preparar, transformar e modelar os dados que serão utilizados pelas soluções.
• Criar e otimizar consultas utilizando Databricks SQL.
• Configurar instruções, contexto, descrições, relacionamentos e exemplos de consultas para o Genie.
• Validar a precisão e a consistência das respostas produzidas pela solução conversacional.
• Desenvolver dashboards e visualizações no ambiente Databricks AI/BI.
• Garantir qualidade, segurança, governança e controle de acesso aos dados.
• Atuar na identificação e correção de problemas relacionados aos dados, consultas e respostas do Genie.
• Otimizar a performance das consultas e dos componentes utilizados pela solução.
• Documentar arquitetura, fontes de dados, indicadores, regras de negócio, configurações e procedimentos.
• Realizar transferência de conhecimento para os times envolvidos.
• Trabalhar de forma colaborativa com equipes de Dados, Analytics, Tecnologia e áreas de negócio.

Requisitos

• Experiência sólida e atuação em nível sênior com Databricks.
• Experiência prática com Databricks SQL, Delta Lake e arquitetura Lakehouse.
• Conhecimento de Unity Catalog, governança e controle de acesso.
• Domínio de SQL para construção e otimização de consultas.
• Experiência com Python e/ou PySpark para preparação e transformação de dados.
• Conhecimento em modelagem de dados para soluções analíticas.
• Experiência na construção de pipelines e processos de ETL/ELT.
• Capacidade de analisar problemas, identificar causas e propor soluções.
• Experiência na interação com áreas de negócio para entendimento de indicadores e requisitos.
• Boa comunicação, autonomia e capacidade de atuar em um projeto com entregas definidas.