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observabilidade\nColaborar com times de Data Science, Analytics e Produto\nDocumentar decisões e apoiar padrões de engenharia (Git, CI/CD, code review)\n🎯 Requisitos\nExperiência prática com Apache Airflow em produção: criação e manutenção de DAGs, operators, sensors e hooks, agendamento, retries, backfill e troubleshooting de execuções\nSpark / PySpark sólido (transformações, otimização, leitura/escrita eficiente)\nPython aplicado à engenharia de dados (ingestão, integração com APIs, transformação e testes)\nSQL forte (joins, CTEs, window functions, modelagem e performance)\nNoções claras de modelagem e governança de dados\nDiferenciais: Databricks (Jobs, notebooks, clusters, Delta Lake/arquitetura medallion, Unity Catalog), operação de Airflow gerenciado ou em Kubernetes (MWAA, Cloud Composer, Astronomer), cloud (Azure, AWS ou GCP), dbt e streaming (Kafka, Spark Structured Streaming)\n💡 O que você encontra aqui\nProjetos desafiadores com grandes empresas e dados de verdade\nAmbiente 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