PRIMEIRA CAPTURA
19/08/2026
EarlyCV
Sobre a vaga
CLT - Híbrido | São Paulo/SP (até 3x presencial) - Vila Olimpia
Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para atuar na evolução de uma plataforma moderna de dados em Microsoft Azure.
Procuramos um profissional com sólida experiência em Engenharia de Dados, perfil fortemente hands-on e capacidade de atuar com autonomia no desenvolvimento de soluções de alta complexidade. Essa pessoa será responsável por construir e evoluir pipelines escaláveis, trabalhar com grandes volumes de dados, solucionar problemas de performance e garantir qualidade, confiabilidade e observabilidade das soluções desenvolvidas.
A atuação será próxima a Tech Leads, Arquitetos, times de Analytics, Ciência de Dados e Inteligência Artificial, em projetos estratégicos envolvendo plataformas analíticas, Lakehouse, pipelines para Machine Learning, governança, automação e modernização de processos de dados.
Para esta posição, buscamos um profissional que não dependa de acompanhamento constante para decisões de implementação e que consiga assumir responsabilidade pelas soluções desde o desenvolvimento até sua operação em produção.
Atuar diretamente no desenvolvimento e evolução de soluções de Engenharia de Dados utilizando Azure, Databricks, PySpark e Python, construindo pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados em arquiteturas Lakehouse.
Será responsável por desenvolver processos ETL/ELT escaláveis e resilientes, trabalhar com processamento distribuído em Spark, realizar modelagem analítica, otimizar jobs e consultas, integrar diferentes fontes de dados e contribuir para a evolução dos padrões técnicos da plataforma.
Também deverá implementar boas práticas de Engenharia de Software aplicadas a Dados, incluindo testes, qualidade, versionamento, observabilidade, monitoramento, tratamento de falhas, CI/CD e automação de deploy.
Esperamos ainda participação ativa em code reviews, resolução de incidentes e problemas complexos de produção, além de apoio técnico a profissionais menos experientes quando necessário.
| Conhecimento / experiência | Tempo mínimo esperado |
|---|---|
| Engenharia de Dados | 5+ anos |
| Desenvolvimento de pipelines ETL/ELT | 4+ anos |
| SQL avançado | 4+ anos |
| Python aplicado à Engenharia de Dados | 3+ anos |
| Spark / PySpark | 3+ anos |
| Microsoft Azure para soluções de dados | 3+ anos |
| Azure Databricks | 2+ anos |
| Azure Data Lake Storage – ADLS Gen2 | 2+ anos |
| Delta Lake / Arquitetura Lakehouse | 2+ anos |
| Modelagem de dados analítica | 3+ anos |
| Processamento distribuído e grandes volumes de dados | 3+ anos |
| Git / controle de versão | 3+ anos |
| CI/CD aplicado à Engenharia de Dados | 2+ anos |
| Testes, qualidade e observabilidade | 2+ anos |
| Operação e troubleshooting de pipelines em produção | 3+ anos |
Além do tempo de experiência, é fundamental possuir domínio prático de Python, PySpark, Spark SQL, SQL, Azure Databricks, Delta Lake, ADLS Gen2 e construção de pipelines ETL/ELT, bem como experiência real em soluções produtivas, e não apenas provas de conceito.
O profissional deverá conhecer boas práticas de desenvolvimento, organização e reutilização de código, tratamento de erros, otimização de processamento, integração com APIs, bancos de dados, arquivos e diferentes fontes de informação.
Será considerado diferencial possuir experiência com Unity Catalog, Azure Data Factory, Microsoft Fabric, MLflow, Airflow, Kafka, Docker, Kubernetes, Terraform, DataOps, MLOps, arquiteturas orientadas a eventos, streaming de dados, pipelines para Machine Learning e projetos envolvendo IA Generativa.
Certificações Microsoft Azure ou Databricks também serão consideradas diferenciais.
Buscamos um profissional com forte orientação para desenvolvimento, autonomia técnica e senso crítico sobre qualidade, performance e escalabilidade.
Esperamos alguém que:
Microsoft Azure | Azure Databricks | PySpark | Python | Spark SQL | SQL | Delta Lake | ADLS Gen2 | Azure Data Factory | Git | Azure DevOps
Stack complementar: Unity Catalog | MLflow | Airflow | Kafka | Docker | Kubernetes | Terraform | Microsoft Fabric
Projetos de alta complexidade técnica, ambiente colaborativo e fortemente orientado à engenharia, atuação com grandes volumes de dados, proximidade com Arquitetura, Analytics, Machine Learning e IA, além de autonomia para propor melhorias e participar da evolução de plataformas modernas de dados.
Cultura na BRQ
Chamamos de BRQ Way o nosso jeito de cuidar das pessoas, com iniciativas de carreira e desenvolvimento, saúde e bem-estar, e comunicação e conexão. Trabalhamos com flexibilidade de acordo com o contexto do projeto (anywhere office, híbrido ou presencial) e investimos em desenvolvimento contínuo com BRQ Academy, mentoria, incentivo a certificações e programas de idiomas, entre outras frentes.
Diversidade, inclusão e liberdade fazem parte do nosso dia a dia. Incentivamos a candidatura de pessoas com perfis, trajetórias e realidades diversas, além de contarmos com oportunidades afirmativas para pessoas com deficiência e mulheres. Também temos três Grupos de Afinidade, chamados de Roars, que criam espaços de troca e impulsionam iniciativas inclusivas na empresa. https://www.brq.com/carreiras/
Ref: RESV a8b8bc
Híbrido: #LI-Hybrid
#LI-SS1