Foco em Inteligência de Marketing com Databricks e Apache Spark

A Sicredi está em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para atuar no time de Dados para Inteligência de Marketing. O profissional terá um papel central na construção da base de dados que sustenta campanhas, jornadas, ativações e análises em toda a organização, transformando dados brutos em conjuntos confiáveis, governados e prontos para consumo por BI, Analytics, Growth, CRM e Negócio, garantindo escala, performance e alinhamento com as regras de negócio de marketing.

- Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados em ambientes produtivos no Databricks, garantindo escalabilidade, confiabilidade e facilidade de reprocessamento.

- Atuar com Apache Spark (PySpark e Spark SQL) para processamento de grandes volumes de dados.

- Implementar e evoluir pipelines batch e, quando aplicável, streaming (ex.: Kafka).

- Estruturar dados seguindo a arquitetura medalhão (Bronze, Silver, Gold), com foco em qualidade e governança.

- Trabalhar com Delta Lake, aplicando boas práticas de ACID, merge/upsert, SCD e otimizações de performance.

- Desenhar e manter modelos dimensionais voltados para Marketing e CRM.

- Construir DataMarts analíticos com definições claras de fatos, dimensões e granularidade.

- Normalizar, consolidar e enriquecer dados de clientes, leads, campanhas, jornadas, interações e conversões.

- Garantir que regras de negócio de Marketing e CRM sejam corretamente traduzidas em modelos de dados confiáveis e reutilizáveis.

- Atuar como referência técnica para o consumo analítico por BI, Analytics e Negócio.

- Atuar com Unity Catalog para organização de catálogos, schemas, permissões e segregação de dados.

- Garantir boas práticas de segurança, privacidade e conformidade (LGPD).

- Implantar mecanismos de observabilidade, monitoramento e validação de dados.

- Documentar pipelines, modelos, definições de dados, lineage e regras de negócio, tanto técnicas quanto funcionais.

- Escrever código limpo, reutilizável, versionável e orientado a boas práticas de engenharia.

- Utilizar Git no dia a dia (branches, PR/MR, versionamento).

- Organizar projetos no Databricks (notebooks, jobs, workflows).

- Aplicar práticas de CI/CD para dados quando aplicável.

- Pensar soluções com foco em escalabilidade, manutenção e evolução contínua.

- Atuar de forma próxima a times de BI, Analytics, Growth, CRM, Produto e Negócio.

- Apoiar tecnicamente análises, dashboards e iniciativas de dados.

- Apoiar o desenvolvimento técnico de engenheiros de menor senioridade, atuando como referência e ponto de apoio.

- Contribuir ativamente para uma cultura data-driven, com foco em valor e não só em solução técnica.

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