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O Foco nas Pessoas, Colaboração e Comprometimento são os pilares que nos guiam nessa trajetória.\n\nJunte-se à equipa amarela como nosso novo Databricks Data Engineer!\n\nResponsabilidades:\n\nColaborar com a equipa de Data & Analytics de uma instituição financeira prestigiada em Lisboa, suportando a migração das capacidades de engenharia de dados da Azure Synapse para a plataforma Databricks.\nExecutar tarefas de engenharia de dados, focando na adoção e implementação eficaz do Databricks, utilizando a arquitetura Data Vault estabelecida que classifica os dados em camadas de bronze (dados brutos), prata (dados estruturados e processados que compõem a camada de data lake) e ouro (camada orientada ao negócio e pronta para consumo).\nConstruir, otimizar e manter pipelines de transformação de dados, garantindo a eficiência e escalabilidade na movimentação de dados entre as várias camadas.\nImplementar práticas robustas de governança de dados durante o processo de engenharia, assegurando a criação de um catálogo de dados abrangente e a rastreabilidade dos dados (data lineage), integrando essas funcionalidades na nova arquitetura.\nTrabalhar em estreita colaboração com a equipa interna, proporcionando suporte técnico e compartilhando conhecimento para reforçar as capacidades de engenharia da equipa.\nRealizar testes rigorosos e garantir a qualidade dos dados durante todo o processo de migração, abordando e resolvendo problemas de performance de forma proativa.\nContribuir para a documentação técnica e manual de melhores práticas, garantindo que todo o conhecimento adquirido durante o projeto esteja acessível para a equipa.\n\nRequisitos:\n\nExperiência prática comprovada com Databricks, não sendo suficiente experiência genérica em Spark ou engenharia de dados na nuvem (obrigatório).\nSólidos conhecimentos em Engenharia de Dados, com historial demonstrado na construção e otimização de pipelines em arquiteturas de dados em camadas (obrigatório).\nExperiência prévia em práticas de governança de dados, incluindo implementação e gestão de catálogos de dados e rastreabilidade de dados (obrigatório).\nFamiliaridade com modelagem Data Vault será considerada uma vantagem significativa.\nEntre 4 a 5 anos de experiência relevante em Engenharia de Dados, preferencialmente em ambientes financeiros ou similares.\nFluência em inglês é essencial; 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