The posting
A primeira coisa que você precisa saber é que aqui você não vai cair na rotina. A Radix desenvolve soluções para empresas de diferentes setores e indústrias. Cada projeto tem suas tecnologias, soluções e prazos, e você terá a oportunidade de atuar em diferentes desafios de engenharia, dados, analytics e transformação digital.
Além da nossa atuação pelo Brasil, com escritórios no Rio de Janeiro, São Paulo e Belo Horizonte, também temos filiais nos Estados Unidos, consolidando a Radix cada vez mais como uma empresa global.
Quer fazer parte dessa história e transformar ideias e sonhos em realidade?
Sobre a vaga
Estamos em busca de um(a) Arquiteto de Engenharia de Dados com forte experiência em Plataforma de Dados como Databricks, Snowflake, Palantir ou similares para atuar no desenho, implementação, otimização e sustentação de soluções modernas de dados baseadas na arquitetura Lakehouse. Essa pessoa será responsável por construir pipelines escaláveis, confiáveis e performáticos utilizando a plataforma Databricks, com foco em ingestão, transformação, qualidade, governança, modelagem e disponibilização de dados para consumo analítico, BI, integrações corporativas e iniciativas avançadas de dados. O(a) candidato(a) ideal possui experiência sólida em Databricks, Apache Spark, PySpark, SQL, Delta Lake, Unity Catalog, Workflows, Delta Live Tables, modelagem de dados, integração via APIs e práticas modernas de Data Quality, além de experiência com dados de OT (Tecnologia Operacional) e séries temporais provenientes de ambientes industriais, e capacidade para atuar próximo a times técnicos e áreas de negócio.
Principais responsabilidades:
- Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis utilizando Databricks, Apache Spark, PySpark, SQL e Delta Lake.
- Implementar arquiteturas de dados baseadas em camadas Bronze, Silver e Gold, garantindo organização, rastreabilidade, qualidade e governança dos dados.
- Desenvolver processos de ingestão, transformação, validação e disponibilização de dados utilizando recursos nativos da plataforma Databricks, como notebooks, jobs, workflows, Delta Live Tables, Auto Loader e Databricks SQL.
- Projetar e implementar pipelines de ingestão, tratamento e modelagem de dados de OT (PLCs, SCADA, historians, MES, sensores e sistemas IIoT), integrando-os ao Lakehouse junto aos dados de TI (ERP, SAP, sistemas corporativos).
- Modelar, armazenar e otimizar dados de séries temporais em alta frequência e grande volume, incluindo estratégias de particionamento, agregação, downsampling, alinhamento temporal e contextualização de tags/datapoints com a hierarquia de ativos.
- Apoiar a construção de modelos analíticos voltados a casos de uso industriais, como OEE, monitoramento de processo, manutenção preditiva e rastreabilidade de produção.
- Projetar e implementar frameworks de Data Quality nas camadas de ingestão, transformação e consumo de dados.
- Desenvolver regras automatizadas de qualidade de dados, validações e processos de monitoramento para garantir precisão, completude, consistência, unicidade, atualidade e integridade dos dados.
- Implementar processos de profiling, limpeza, padronização, enriquecimento, reconciliação e tratamento de exceções de dados.
- Definir, implementar e monitorar métricas de qualidade de dados, KPIs, scorecards e dashboards.
- Desenvolver processos automatizados de validação para dados estruturados e semiestruturados, incluindo dados JSON provenientes de APIs REST, plataformas SaaS e sistemas corporativos.
- Projetar modelos de dados canônicos e modelos analíticos que consolidem informações provenientes de múltiplos sistemas de origem.
- Criar e manter mapeamentos de origem para destino, lógica de transformação, regras de negócio e processos de harmonização de dados.
- Projetar modelos dimensionais, incluindo esquemas estrela, para suportar cargas de trabalho analíticas, relatórios e soluções de BI.
- Implementar estratégias de carga incremental, CDC, reconciliação de dados e validação ponta a ponta.
- Atuar com Unity Catalog, governança, linhagem, metadados, catálogos, schemas, permissões e segurança baseada em papéis.
- Otimizar workloads em Databricks, incluindo notebooks, jobs, queries SQL, clusters, uso de recursos computacionais, particionamento, Z-Ordering, tuning de Spark e boas práticas de performance.
- Investigar, diagnosticar e resolver problemas de qualidade, performance, disponibilidade e integridade dos dados, identificando causas-raiz e implementando soluções preventivas.
- Apoiar decisões de arquitetura relacionadas ao uso de Databricks, Delta Lake, Lakehouse, governança, integração, automação e observabilidade.
- Colaborar com arquitetos de dados, engenheiros de dados, analistas, engenheiros de software e stakeholders de negócio para entregar soluções confiáveis, escaláveis e de alta qualidade.
- Dar suporte a práticas de engenharia moderna, incluindo versionamento com Git, CI/CD, automação de deploy, revisão de código e documentação técnica.
Qualificações obrigatórias:
- Inglês fluente para conversação.
- Graduação em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia ou área correlata, ou experiência prática equivalente.
- Ampla experiência como Engenheiro(a) de Dados, Especialista de Dados, Arquiteto(a) de Dados ou função semelhante.
- Experiência prática e avançada com Databricks em projetos corporativos de engenharia de dados.
- Sólido conhecimento em Apache Spark, PySpark e Spark SQL.
- Conhecimento avançado em SQL, incluindo consultas complexas, transformações, otimização e ajuste de desempenho.
- Experiência com Delta Lake, incluindo tabelas Delta, versionamento, otimização, particionamento e boas práticas de armazenamento.
- Experiência no projeto e implementação das camadas Raw/Bronze, Curated/Silver e Business/Gold.
- Experiência com orquestração de pipelines e workloads no Databricks, incluindo jobs, workflows e automações.
- Experiência com dados de OT (Tecnologia Operacional) e integração de fontes industriais como PLCs, SCADA, historians (OSIsoft PI, Aveva, Cognite ou similares), MES e protocolos/plataformas industriais (OPC UA, MQTT, Kepware ou equivalentes).
- Experiência prática com dados de séries temporais: ingestão em streaming ou near real-time, modelagem, armazenamento otimizado, agregações temporais e consulta performática em grandes volumes.
- Experiência na implementação de frameworks, metodologias e boas práticas de Qualidade de Dados em ambientes corporativos.
- Experiência no desenvolvimento e implementação de regras de qualidade de dados, frameworks de validação, processos de reconciliação e tratamento de exceções.
- Forte compreensão de profiling de dados, limpeza, padronização, enriquecimento e correspondência de dados.
- Experiência prática na integração e validação de dados JSON provenientes de APIs REST, plataformas SaaS e sistemas corporativos.
- Sólido conhecimento de modelagem de bancos de dados relacionais, normalização e princípios de integridade de dados.
- Experiência no projeto de modelos de dados canônicos que consolidem informações de múltiplos sistemas de origem.
- Experiência com mapeamento de dados de origem para destino, transformações, harmonização e documentação de regras de negócio.
- Forte conhecimento em modelagem dimensional, esquemas estrela e conceitos de Data Warehouse corporativo.
- Experiência na implementação de cargas incrementais, CDC, processos de reconciliação e validações automatizadas de qualidade de dados.
- Familiaridade com governança de dados, gerenciamento de metadados, linhagem de dados, master data, reference data e segurança baseada em papéis.
- Experiência com Unity Catalog ou conceitos equivalentes de governança, catálogo, controle de acesso e linhagem de dados.
- Proficiência em Git, práticas de CI/CD e automação de deploy para soluções de engenharia de dados.
- Capacidade de atuar com autonomia, visão crítica, comunicação clara e colaboração com times técnicos e de negócio.
É um diferencial se você tiver:
- Experiência anterior no segmento de Manufatura ou indústria de processo, atuando em projetos de dados industriais, Indústria 4.0 ou convergência TI/OT.
- Conhecimento de modelos de referência industriais como ISA-95 e de plataformas de dados industriais (Cognite Data Fusion, Aveva PI, Azure IoT/ADX ou similares).
- Experiência com casos de uso de manufatura, como OEE, qualidade de produção, manutenção preditiva e digital twin.
- Certificação ou acreditação Databricks relacionada à arquitetura, como Databricks Platform Architect Accreditation/Badge, preferencialmente em Azure ou AWS.
- Certificação Databricks Certified Data Engineer Professional ou equivalente.
- Experiência com arquitetura Lakehouse em ambientes corporativos de grande escala.
- Experiência com Delta Live Tables, Auto Loader, Databricks Asset Bundles, Databricks CLI ou automação de deploy em Databricks.
- Experiência com cloud platforms, especialmente Azure, AWS ou GCP.
- Experiência com ferramentas de observabilidade, monitoramento e alertas para pipelines de dados.
- Experiência com Databricks SQL, dashboards, SQL Warehouses e integração com ferramentas de BI.
- Conhecimento em FinOps aplicado a Databricks, otimização de clusters, serverless, jobs e workloads.
- Mestrado ou Doutorado em Ciência de Dados, Inteligência Artificial, Engenharia, Computação ou disciplinas que exijam alta capacidade analítica.
Benefícios:
- Assistência Médica Nacional (para o titular e dependentes, com quarto privativo)
- Assistência odontológica nacional (para o titular e dependentes)
- Vale refeição / alimentação flexível
- Auxílio home office
- Day off (no mês do aniversário)
- Wellhub (antigo Gympass)
- Licença Maternidade (6 meses) e Paternidade (20 dias) estendidas
- Auxílio creche para filhos de até 3 anos (por filho)
- Apoio em saúde mental com a Wellz
- Clube de Vantagens com descontos em diversos parceiros
- Convênio com instituições de ensino e cursos de idioma
- Desenvolvimento Profissional (Universidade Corporativa)
- Parceria com empresa de coworkings no Brasil
- Programa de Qualidade de Vida e Bem-Estar
- Médico consultor para acompanhamento de radixers
- Planos de incentivos
A Radix está sempre no topo das Melhores Empresas para se trabalhar porque:
- Temos profissionais comprometidos, dedicados, curiosos e inovadores.
- O espírito de equipe é a nossa maior força. Trabalhamos de forma cooperativa e sabemos que estamos juntos, remando na mesma direção.
- Temos um ambiente diverso, que valoriza equidade e inclusão.
- Nossa jornada de trabalho é flexível e em quase todos os projetos é possível trabalhar de qualquer lugar do Brasil.
- Valorizamos o bem-estar e o cuidado com as nossas pessoas, com programas de apoio à saúde mental, psiquiatra e médico consultor disponíveis.
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