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Data Engineer – Databricks & Lakehouse (Power BI Environment)

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Análises de mercado
📊 Data Engineering: salários e demanda no mercado
Stack
databricksazureci/cddelta lakedevopspythonsparksql
Detalhes
Experiência
8+ anos
Práticas
CI/CD, DevOps
Formação
Bacharelado
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Descrição
Position Summary: The Data Engineer will design, build, and optimize scalable data pipelines and curated data products within a modern Lakehouse architecture (Databricks). This role is responsible for delivering high-quality, business-ready datasets (gold layer) that power enterprise analytics and Power BI reporting. The ideal candidate has deep Databricks experience, strong data modeling skills, and a focus on building reliable, testable, and governed data solutions. Exposure to AI-driven development or AI agents is a plus. Work You’ll Do: Data Engineering & Pipeline Development · Design, develop, and maintain scalable data pipelines using Databricks and Delta Lake · Build and manage transformations across bronze, silver, and gold layers · Optimize processing for performance, reliability, and cost · Integrate data from ERP, CRM, APIs, and other enterprise systems Data Modeling & Business Logic · Develop gold-layer datasets aligned to standardized business definitions · Translate business requirements into reusable data models · Ensure consistency of core metrics across reporting · Align Databricks outputs with Power BI semantic models Data Quality, Testing & Reliability · Implement automated data quality checks and validation rules · Build testable, production-ready pipelines · Support impact analysis using lineage tools · Participate in CI/CD and deployment processes Performance Optimization & Operations · Monitor and optimize pipeline performance · Troubleshoot issues acro
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