[Job - 29221] Senior Data Developer (Azure), Brazil

🇧🇷 Brazil, BR Presencial Tecnología Senior Publicado May 8, 2026

Solicitar

UbicaciónBrazil, BR

ModalidadPresencial

SenioritySenior

CategoríaTecnología

Categoría ITIngeniería de datos

IdiomaPortuguês

Publicado8 de mayo de 2026

Última verificación9 de mayo de 2026

Somos especialistas em transformação tecnológica, unindo expertise humana à IA para criar soluções tech escaláveis. Com mais de 8,000 CI&Ters ao redor do mundo, já formamos parcerias com mais de 1,000 clientes durante nossos 30 anos de história. Inteligência Artificial é nossa realidade. Importante: se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente. Estamos buscando uma pessoa para atuar com Engenharia de Dados, sendo responsável por implementar, construir e evoluir os componentes da nossa plataforma de dados no dia a dia. Você será a pessoa profissional que dará vida às definições arquiteturais, transformando padrões e diretrizes técnicas em pipelines robustos, modelos de dados consistentes e soluções escaláveis, contribuindo diretamente para que os dados da organização sejam confiáveis, acessíveis e prontos para gerar valor ao negócio. Responsabilidades: Desenvolvimento de Pipelines & Integração: Implementar pipelines de ELT/ETL para ingestão, transformação e disponibilização de dados, seguindo os padrões definidos pela arquitetura; Construir e manter integrações com diversas fontes de dados (bancos relacionais e dados desestruturados como e-mails e planilhas); Desenvolver fluxos de dados utilizando Azure Data Factory, Microsoft Fabric Pipelines e Databricks/Snowflake, conforme stack definido pelo time; Implementar estratégias de ingestão incremental ou full load de acordo com os requisitos de cada domínio; Garantir a observabilidade dos pipelines, implementando logs, alertas e monitoramento proativo. Implementação da Plataforma de Dados: Construir e organizar camadas do Data Lake/Lakehouse (Bronze, Silver e Gold) seguindo a arquitetura Medallion definida pelo arquiteto; Implementar e manter estruturas de armazenamento no Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) e formatos otimizados como Delta Lake, Parquet e Iceberg; Participar da configuração e uso do Microsoft Fabric (Lakehouses, Warehouses, Dataflows, Notebooks e Pipelines); Apoiar a implementação de políticas de acesso, segmentação e organização de dados conforme diretrizes de governança. Modelagem & Transformação de Dados: Implementar modelos de dados definidos pela arquitetura (dimensional, relacional, Data Vault, etc.) nas camadas analíticas da plataforma; Desenvolver e manter transformações de dados utilizando SQL avançado, Python e ferramentas como dbt; Garantir a consistência, integridade e qualidade dos dados ao longo de todas as camadas de processamento; Documentar modelos, transformações e regras de negócio aplicadas nos pipelines. Qualidade & Governança de Dados: Implementar verificações e testes automatizados de qualidade de dados (ex: Great Expectations, dbt tests) nos pipelines; Apoiar a catalogação e documentação de ativos de dados no Azure Purview, incluindo linhagem, classificação e descrição de datasets; Seguir e promover as práticas de governança e privacidade de dados definidas pelo time de arquitetura, garantindo conformidade com LGPD/GDPR; Colaborar na identificação e correção de problemas de qualidade de dados reportados por times consumidores. Suporte a Machine Learning & IA Apoiar times de Ciência de Dados na preparação e disponibilização de datasets para treinamento e validação de modelos; Implementar pipelines de Feature Engineering e disponibilização de features em feature stores; Colaborar com o time de IA na estruturação de fluxos de dados integrados ao Azure AI Foundry. Requisitos para o desafio: Experiência comprovada com Engenharia de Dados em ambientes de nuvem; Sólido conhecimento em SQL para consultas, transformações e modelagem analítica; Experiência com Python para desenvolvimento de pipelines e transformações de dados; Vivência prática com pipelines de ELT/ETL em ambientes produtivos; Conhecimento de Microsoft Azure (Data Factory, ADLS Gen2, Synapse Analytics ou Fabric); Familiaridade com conceitos de Data Lake, Lakehouse e arquitetura Medallion; Experiência com formatos de dados como Delta Lake, Parquet ou ORC; Capacidade de leitura e interpretação de definições arquiteturais e documentações técnicas; Boas práticas de desenvolvimento: versionamento com Git, testes, documentação e CI/CD. Diferenciais: Experiência com Microsoft Fabric (Lakehouses, Notebooks, Pipelines ou Dataflows); Experiência prática com Databricks (Spark, Delta Live Tables, Workflows); Conhecimento de dbt para transformações e testes de qualidade de dados; Familiaridade com Azure Purview para catalogação e linhagem de dados; Conhecimento em Snowflake como plataforma de dados; Experiência com orquestração de pipelines via Apache Airflow ou Prefect; Noções de Gen AI e Agentes autônomos; #LI-DR3 MidSenior