Full Stack Engineer (Python/React/Ai Tools)

Responsabilidades e atribuições Projetar, desenvolver e sustentar pipelines de dados escaláveis com foco em ingestão via CDC (Change Data Capture) utilizando Oracle GoldenGate;
Configurar e administrar replicações de dados em tempo real e quase tempo real entre sistemas origem e ambientes cloud;
Garantir consistência, integridade e sincronização dos dados entre origem e destino;
Monitorar pipelines de ingestão, atuar em troubleshooting e otimizar performance dos processos CDC;
Suportar estratégias de carga full e incremental (delta load);
Desenvolver emanter pipelines de processamento de dados utilizando Azure e Databricks (Spark);
Implementar transformações seguindo arquitetura moderna de dados no modelo Bronze, Silver e Gold;
Otimizar pipelines visando performance, escalabilidade e eficiência de custos;
Trabalhar comdados estruturados e semiestruturados para consumo analítico, relatórios e iniciativas de IA/ML;
Atuar em conjunto comarquitetos de dados na definição de arquiteturas modernas de Lakehouse;
Apoiar iniciativas degovernança, catálogo de dados, lineage e compliance;
Garantir disponibilidade, confiabilidade, segurança e qualidade dos dados para consumo downstream. Requisitos e qualificações Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas;
Experiência prática esólida com Oracle GoldenGate em processos de ingestão de dados e CDC (Change Data Capture), incluindo replicação em tempo real e quase tempo real;
Vivência no desenvolvimento, sustentação e otimização de pipelines de dados escaláveis e distribuídos;
Experiência com ecossistema Microsoft Azure, incluindo Azure Data Factory, Azure Data Lake e Azure Data Lake Storage Gen2;
Forte conhecimento emDatabricks e processamento distribuído utilizando Spark;
Experiência em arquiteturas modernas de dados, como Lakehouse, trabalhando com camadas Bronze, Silver e Gold;
Vivência com cargas full e incrementais (delta load), garantindo integridade, consistência e sincronização dos dados;
Conhecimento em monitoramento de pipelines, troubleshooting, tuning de performance e otimização de custos em ambientes cloud;
Experiência com dadosestruturados e semiestruturados voltados para analytics, reporting e iniciativas de IA/ML;
Conhecimento em governança de dados, catálogo, lineage, segurança e boas práticas de arquitetura corporativa;
Capacidade deatuar deforma colaborativa com arquitetos de dados, times analíticos e stakeholders de negócio.