Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para estruturar e evoluir a plataforma de dados da FMD Banco, com foco em Databricks como tecnologia central. O profissional será responsável por projetar arquiteturas robustas, construir pipelines escaláveis e garantir a qualidade e governança dos dados que alimentam times de Analytics, BI e Ciência de Dados. É uma posição de alta influência técnica, com espaço para liderar decisões arquiteturais e contribuir diretamente com a estratégia de dados da empresa.

Pipelines

de Dados•

Projetar, construir e manter pipelines de dados

robustos, escaláveis e confiáveis utilizando Databricks e Apache Spark

•

Implementar arquiteturas de ingestão em batch e

streaming, garantindo baixa latência e alta disponibilidade

•

Monitorar e otimizar a performance dos

pipelines, reduzindo custos e tempo de processamento

•

Adotar boas práticas de versionamento, testes e

documentação de código (DataOps)Modelagem

e Arquitetura de Dados•

Definir e evoluir a arquitetura da plataforma de

•

Modelar camadas de dados (Bronze, Silver, Gold) garantindo

consistência e reusabilidade

•

Avaliar e recomendar tecnologias, frameworks e

padrões arquiteturais alinhados às necessidades do negócio

•

Participar ativamente de decisões técnicas e

revisões de arquitetura com stakeholdersIngestão

e Integração de Fontes•

Integrar fontes heterogêneas de dados: sistemas

transacionais (bancos de dados relacionais e NoSQL), APIs externas, arquivos e

eventos em tempo real

•

Garantir a rastreabilidade, linhagem e qualidade

dos dados desde a origem até o consumo

•

Desenvolver conectores e integrações

customizadas quando necessárioGovernança

e Qualidade de Dados•

Implementar e manter processos de qualidade de

dados (validações, alertas, SLAs de disponibilidade)

•

Contribuir para a construção do catálogo de

dados e práticas de Data Governance

•

Garantir conformidade com políticas de

segurança, privacidade (LGPD) e boas práticas de gestão de dados sensíveis

•

Definir e monitorar métricas de confiabilidade e

observabilidade dos dadosSuporte

a Analytics, BI e Ciência de Dados•

Apoiar times de Analytics e BI na construção de

modelos dimensionais e camadas de consumo otimizadas

•

Colaborar com times de Ciência de Dados na

preparação de features, feature stores e datasets de treinamento

•

Atuar como referência técnica em dados para

times multidisciplinares

•

Documentar soluções e disseminar boas práticas

de engenharia de dados na organização