Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para estruturar e evoluir a plataforma de dados da FMD Banco, com foco em Databricks como tecnologia central. O profissional será responsável por projetar arquiteturas robustas, construir pipelines escaláveis e garantir a qualidade e governança dos dados que alimentam times de Analytics, BI e Ciência de Dados. É uma posição de alta influência técnica, com espaço para liderar decisões arquiteturais e contribuir diretamente com a estratégia de dados da empresa.

Pipelines de Dados• Projetar, construir e manter pipelines de dados robustos, escaláveis e confiáveis utilizando Databricks e Apache Spark• Implementar arquiteturas de ingestão em batch e streaming, garantindo baixa latência e alta disponibilidade• Monitorar e otimizar a performance dos pipelines, reduzindo custos e tempo de processamento• Adotar boas práticas de versionamento, testes e documentação de código (DataOps)Modelagem e Arquitetura de Dados• Definir e evoluir a arquitetura da plataforma de• Modelar camadas de dados (Bronze, Silver, Gold) garantindo consistência e reusabilidade• Avaliar e recomendar tecnologias, frameworks e padrões arquiteturais alinhados às necessidades do negócio• Participar ativamente de decisões técnicas e revisões de arquitetura com stakeholdersIngestão e Integração de Fontes• Integrar fontes heterogêneas de dados: sistemas transacionais (bancos de dados relacionais e NoSQL), APIs externas, arquivos e eventos em tempo real• Garantir a rastreabilidade, linhagem e qualidade dos dados desde a origem até o consumo• Desenvolver conectores e integrações customizadas quando necessárioGovernança e Qualidade de Dados• Implementar e manter processos de qualidade de dados (validações, alertas, SLAs de disponibilidade)• Contribuir para a construção do catálogo de dados e práticas de Data Governance• Garantir conformidade com políticas de segurança, privacidade (LGPD) e boas práticas de gestão de dados sensíveis• Definir e monitorar métricas de confiabilidade e observabilidade dos dadosSuporte a Analytics, BI e Ciência de Dados• Apoiar times de Analytics e BI na construção de modelos dimensionais e camadas de consumo otimizadas• Colaborar com times de Ciência de Dados na preparação de features, feature stores e datasets de treinamento• Atuar como referência técnica em dados para times multidisciplinares• Documentar soluções e disseminar boas práticas de engenharia de dados na organização

Formação• Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Estatística ou áreas correlatas (concluída ou em andamento)
Experiência• Mínimo de 5 anos de experiência em Engenharia de Dados• Experiência sólida com Databricks (Delta Lake, Unity Catalog, Workflows, MLflow)• Histórico comprovado de projetos com arquitetura Lakehouse ou ambientes de grande volume de dados
Conhecimentos Técnicos Obrigatórios• Databricks: Delta Lake, Autoloader, Databricks Workflows, Unity Catalog• Apache Spark (PySpark e/ou Scala): transformações, otimizações e tuning• Python avançado para engenharia de dados• SQL avançado e modelagem de dados (Star Schema, Data Vault, ou similares)• Plataformas de nuvem: Azure , AWS ou GCP• Orquestração de pipelines: Apache Airflow, Databricks Workflows ou similares• Controle de versão com Git e práticas de CI/CD aplicadas a dados
Perfil Comportamental• Visão sistêmica e capacidade de traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas de dados• Autonomia e senioridade para liderar decisões arquiteturais sem supervisão constante• Comunicação clara com perfis técnicos e não técnicos• Mentalidade orientada a produto: dados tratados como ativo estratégico da empresa• Colaboração com times multidisciplinares e disposição para mentoriar profissionais júnior e pleno• Comprometimento com qualidade, rastreabilidade e confiabilidade dos dados entregues

• Certificação Databricks (Databricks Certified Data Engineer Associate ou Professional)• Experiência no setor de crédito• Conhecimento em ferramentas de qualidade de dados (Great Expectations, dbt, Soda)• Experiência com streaming de dados: Apache Kafka, Azure Event Hubs ou similares• Familiaridade com dbt (data build tool) para transformações analíticas• Conhecimento em práticas de DataOps e observabilidade de dados (Monte Carlo, Atlan, etc.)• Noções de Machine Learning e feature engineering

A FMD Banco é uma instituição financeira com mais de 15 anos de experiência em crédito para pequenas e médias empresas. Atuamos com transparência, agilidade e comprometimento, conectando pessoas e negócios por meio de soluções financeiras inteligentes. Nosso time de Dados é estratégico para suportar decisões de crédito, monitoramento de risco e geração de valor a partir de informações confiáveis e bem estruturadas.