Engenheiro Sênior de Dados de Plataforma

Descrição

Resumo: Procuramos um Engenheiro Sênior de Dados de Plataforma para projetar, construir e evoluir uma plataforma de dados corporativa usando Databricks, com foco em governança, produtos de dados e capacidades full-stack. Pontos de destaque: 1. Função de alta responsabilidade centrada na construção de capacidade de plataforma, não apenas em pipelines 2. Defensor de uma abordagem de "dados como produto", com autoatendimento e versionamento 3. Oportunidade de orientar engenheiros e contribuir para decisões arquitetônicas **Título:** Engenheiro Sênior de Dados de Plataforma **Localização:** Lisboa, PT **\#job\-location.job\-location\-inline { display:** inline; } **Data:** 21 de ago. de 2026 Na Chain IQ, suas ideias avançam rapidamente. A Chain IQ é uma Parceira Global de Serviços de Aquisições impulsionada por IA, com sede em Baar, Suíça, e operações em principais centros e 16 escritórios em todo o mundo. Oferecemos soluções personalizadas de ponta a ponta em aquisições que possibilitam transformação, impulsionam escalabilidade e geram reduções substanciais nas despesas indiretas de nossos clientes. Nossa cultura é fundamentada em inovação, espírito empreendedor, senso de propriedade e impacto. Aqui, sua voz importa — o pensamento ousado é incentivado e a ação segue a ambição. Propósito da função Estamos construindo uma plataforma de dados modular e corporativa, com Databricks no seu núcleo. A plataforma foi projetada para flexibilidade em todas as camadas: ingestão (conectores em lote, APIs, fluxos orientados a eventos), controles robustos de governança e privacidade por padrão, e uma mentalidade de produto de dados que permite aos consumidores acessarem dados confiáveis por qualquer canal adequado — análise, APIs, streaming ou grafos de conhecimento — todos reconciliados por meio de um modelo de dados canônico compartilhado. Procuramos um Engenheiro Sênior de Dados de Plataforma capaz de atuar em toda essa pilha completa: alguém igualmente à vontade projetando um modelo de governança e definindo como um modelo canônico se manifesta como um produto de dados bem documentado. Trata-se de uma função prática e de alta responsabilidade para quem deseja construir capacidade de plataforma, não apenas pipelines. Procuramos um Engenheiro Sênior de Dados de Plataforma capaz de atuar em toda essa pilha completa: alguém igualmente à vontade projetando um modelo de governança e definindo como um modelo canônico se manifesta como um produto de dados bem documentado. Trata-se de uma função prática e de alta responsabilidade para quem deseja construir capacidade de plataforma, não apenas pipelines. Responsabilidades Projetar e construir padrões modulares de ingestão que suportem conectores em lote (JDBC, conectores SaaS/ERP, envio de arquivos) e ingestão baseada em APIs como foco principal, com capacidade de expansão para fontes orientadas a eventos/streaming (por exemplo, Kafka, feeds CDC) quando um caso de uso exigir. Estabelecer frameworks reutilizáveis de ingestão (preferencialmente orientados por metadados), de modo que novas fontes possam ser integradas de forma rápida e consistente. Construir e otimizar pipelines usando Databricks (Spark, Delta Live Tables / Lakeflow) ao longo da arquitetura em medalhões (bronze/prata/ouro). **Implementar e evoluir a governança de dados:** controle de acesso, rastreabilidade, catalogação, auditoria e classificação de dados. Projetar e implementar abordagens de anonimização/pseudonimização de dados (mascaramento, tokenização, privacidade diferencial, quando apropriado) para atender aos requisitos regulatórios e internos de privacidade (por exemplo, GDPR). Definir e aplicar frameworks de qualidade de dados (expectativas, contratos, monitoramento, alertas) nas camadas de ingestão e transformação. Projetar, construir e assumir a propriedade de produtos de dados com base em um modelo de dados canônico/conformado bem definido, com clara atribuição de responsabilidade, SLAs e documentação. Trabalhar com equipes de domínio para mapear dados de origem no modelo canônico sem perder nuances específicas do domínio. Defender uma abordagem de "dados como produto" — descobribilidade, autoatendimento, versionamento e contratos voltados para consumidores. Construir e manter diversas camadas de saída/serviço da plataforma: conjuntos de dados para BI/análise e APIs (REST/GraphQL) para consumo operacional como canais principais, com suporte mais leve para saídas ocasionais em streaming ou representações de grafos de conhecimento, sempre que um caso de uso específico o justificar. Garantir semântica consistente em todos os canais de saída, ancorando-os ao modelo canônico. Definir direção técnica e padrões para a plataforma de dados (CI/CD, IaC, testes, observabilidade, gestão de custos). Orientar engenheiros de nível intermediário e júnior; revisar projetos e códigos; contribuir para registros de decisões arquitetônicas. Colaborar com equipes de governança de dados, segurança, arquitetura e partes interessadas de negócios para equilibrar flexibilidade e controle. Requisitos 6+ anos em engenharia de dados, com 2+ anos projetando/operando plataformas Lakehouse baseadas em Databricks em escala produtiva. Fortes habilidades práticas com Apache Spark e Delta Lake; experiência com Delta Live Tables/Lakeflow Declarative Pipelines é um diferencial significativo. Experiência prática com Unity Catalog (ou equivalente) para controle de acesso, rastreabilidade e catalogação. Experiência comprovada na implementação de técnicas de anonimização/pseudonimização de dados em ambientes regulados. Bom entendimento de modelagem de dados canônica/conformada (por exemplo, data vault, modelagem dimensional, design orientado a domínio para dados). Experiência expondo dados via APIs (REST/GraphQL) — projetando esquemas, contratos e versionamento para consumidores externos/internos. Domínio de Python e/ou Scala, SQL e infraestrutura como código (Terraform preferido). Forte compreensão de frameworks de governança de dados, regulamentações de privacidade de dados (GDPR/CCPA) e práticas de segurança de dados. Experiência com plataformas em nuvem (Azure, AWS ou GCP) e seus serviços nativos de dados/eventos. Desejável Exposição a Structured Streaming ou ingestão orientada a eventos (Kafka, ferramentas CDC como Debezium) — não é um requisito essencial, mas útil à medida que a plataforma amadurece. Familiaridade com conceitos de grafos de conhecimento (por exemplo, RDF/grafos de propriedades, Neo4j, camadas de grafo sobre Spark) — um diferencial, não uma expectativa. Experiência com data mesh ou arquiteturas federadas de produtos de dados. Experiência com ferramentas de gestão de metadados/catalogação além do Unity Catalog (por exemplo, OpenMetadata, Collibra, Purview). Exposição a MLOps ou padrões de feature store no Databricks. Certificações relevantes (Databricks Data Engineer Professional, certificações de arquitetura em nuvem). Junte-se a uma equipe verdadeiramente global. Oferecemos um ambiente dinâmico e internacional onde alto desempenho encontra propósito real. Temos orgulho de ser certificados pelo Great Place to Work® e ainda mais orgulhosos das pessoas que tornam isso possível. Vamos moldar o futuro das aquisições — juntos. Chain IQ – Criar. Liderar. Gerar impacto. **Informações para agências:** Não são desejadas candidaturas enviadas ou carregadas por agências de recrutamento ou similares; portanto, não serão consideradas e serão excluídas.