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Open nowPosted 36 days ago

DevOps / DataOps Engineer – Databricks Platform | Senior (Remote)

Gupy (Portal de Vagas)74,621 open roles

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Your applicationOpen nowDevOps / DataOps Engineer – Databricks Platform | Senior (Remote)Gupy (Portal de Vagas) · Remote

  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on Gupy (Portal de Vagas)'s own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

7.8% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market.

Share of postings closed within
  1. 1.7%1 day
  2. 3.5%3 days
  3. 7.8%7 days
  4. 14.6%14 days
  5. 34.0%30 days
This job: posted 36 days ago

The posting

.Responsabilidades e atribuiçõesProjetar, implementar e evoluir a esteira de CI/CD da plataforma Databricks, garantindo a promoção automatizada de artefatos entre os ambientes de desenvolvimento, homologação e produção.Padronizar o empacotamento e o deploy de workloads utilizando Databricks Asset Bundles, criando templates reutilizáveis para os diferentes domínios e squads de dados.Implementar e manter a infraestrutura como código (IaC) utilizando Terraform e o provider Databricks, contemplando workspaces, políticas de compute, service principals, secret scopes e objetos do Unity Catalog.Definir e evoluir estratégias de versionamento, branching, code review e release management, utilizando ferramentas como Bitbucket, GitHub ou GitLab.Construir e manter pipelines como código utilizando Bitbucket Pipelines, GitHub Actions ou GitLab CI, incluindo estratégias de deploy, versionamento, rollback e promoção entre ambientes.Estabelecer quality gates automatizados nas pipelines, incluindo testes unitários e de integração, validação de contratos de dados, análise estática, lint e métricas mínimas de cobertura como pré-requisitos para merge e deploy.Automatizar controles e práticas de governança e segurança, incluindo permissões via Unity Catalog, RBAC, políticas de cluster e custos, segregação de ambientes, gestão de segredos e trilhas de auditoria.Disseminar boas práticas de engenharia de software junto às squads de plataforma, migração e analytics engineering, promovendo modularização, reutilização de código, testabilidade, documentação e qualidade.Contribuir com decisões de arquitetura, definição de padrões técnicos, elaboração de documentação e mentoria técnica para outros profissionais do time.Apoiar o monitoramento e troubleshooting de pipelines, workloads e infraestrutura, utilizando ferramentas de observabilidade como Datadog ou similares.Requisitos e qualificaçõesExperiência em DevOps, DataOps ou áreas correlatas, com atuação na construção e evolução de pipelines de CI/CD ponta a ponta.Experiência com CI/CD como código, utilizando pelo menos uma das seguintes plataformas: Bitbucket Pipelines, GitHub Actions ou GitLab CI.Domínio de Git, incluindo estratégias de branching como Trunk-Based Development, GitFlow ou similares, além de Pull Requests, Code Review, proteção de branches e versionamento de releases.Experiência com Databricks Asset Bundles, Databricks CLI e processos de empacotamento e deploy de jobs, workflows e configurações.Conhecimento avançado em Python, incluindo estruturação e modularização de projetos, criação de bibliotecas, empacotamento com wheel e publicação de artefatos.Experiência com testes automatizados, incluindo testes unitários e de integração utilizando Pytest ou ferramentas similares, além de mocks, fixtures e métricas de cobertura.Experiência com Terraform, especialmente na automação e gerenciamento de recursos utilizando o provider Databricks.Vivência em ambientes Cloud, preferencialmente AWS ou Azure, com conhecimentos relacionados a identidade, armazenamento, redes e serviços gerenciados.Conhecimento sólido em SQL para validação, análise e troubleshooting de pipelines de dados.DiferenciaisExperiência em projetos de migração de Data Warehouse legado para arquiteturas Lakehouse.Conhecimento na administração e sustentação da plataforma Databricks, incluindo workspaces, clusters, jobs, workflows e políticas de compute.Experiência com Unity Catalog, governança de dados, RBAC, gestão de segredos, segregação de ambientes e controles automatizados de auditoria.Vivência com observabilidade e monitoramento de pipelines e infraestrutura utilizando Datadog ou ferramentas equivalentes.Experiência com plataformas de dados, Data Engineering, Data Warehouse e processos de modernização de ambientes corporativos.

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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against Gupy (Portal de Vagas)'s own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.

  3. We apply on Gupy (Portal de Vagas)'s form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.

  4. Every reply, sorted

    Gupy (Portal de Vagas)'s answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.

  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

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By hand5–10
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applications a day

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Before you press

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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