ExperianEngenheiro(a) de Dados Sênior (Databricks)
Experian is hiring an Engenheiro(a) de Dados Sênior (Databricks) in São Paulo, Brazil. Level rates it ; you can apply on Experian.
Level's read on this job
- On Level's scale, this role is Little AI ●○○○: aI is not part of the work.
- Tools and skills the posting cites include Databricks, Apache Spark and data engineering.
- Level classifies it as a senior role.
- Level lists 383 other open roles at Experian.
- The role was posted within the past two weeks.
AI in this role
Develop and maintain large-scale data pipelines and data architecture using Databricks and Spark.
A Experian é uma empresa global de dados e tecnologia que impulsiona oportunidades para pessoas e empresas ao redor do mundo. Atuamos em diversos mercados, como serviços financeiros, saúde, automotivo, agronegócio, seguros, entre outros. A Experian investe em pessoas e em novas tecnologias avançadas para liberar o poder dos dados. Contamos com uma equipe incrível de 25.200 colaboradores em 32 países.
Nossa singularidade é valorizar a sua. A cultura da Experian, centrada nas pessoas, inclusiva e orientada por propósito, é reconhecida por diversos prêmios — incluindo World’s Best Workplaces™ 2025 (Top 25 global da Fortune) e Great Place To Work™ em 26 países, entre outros. Confira o Experian Life nas redes sociais ou explore nosso site de carreiras para entender o porquê. A Experian também se orgulha de ser uma empregadora que promove igualdade de oportunidades e ação afirmativa. Caso você tenha alguma deficiência ou necessidade que exija adaptação, pedimos que nos informe o quanto antes.
Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para atuar na construção e evolução da nossa plataforma de dados moderna, com foco em ingestão, processamento e disponibilização de dados em larga escala. O profissional será responsável por desenvolver pipelines robustos e escaláveis utilizando Databricks, contribuindo para a confiabilidade, governança e eficiência do ecossistema de dados da companhia.
Buscamos um perfil hands-on, com forte capacidade técnica, visão arquitetural e experiência em ambientes de dados corporativos de alta complexidade.
Principais responsabilidades:
- Desenvolver e manter pipelines de ingestão de dados batch e streaming utilizando Databricks.
- Projetar e implementar soluções de integração de dados provenientes de múltiplas fontes (APIs, bancos relacionais, arquivos, sistemas legados e SaaS).
- Construir e otimizar processos utilizando Apache Spark.
- Aplicar boas práticas de engenharia de dados, DataOps e observabilidade.
- Garantir qualidade, confiabilidade e performance dos pipelines.
- Atuar na modelagem e organização de dados em arquiteturas Lakehouse.
- Trabalhar em parceria com times de negócio, analytics, governança e plataforma.
- Apoiar a definição de padrões técnicos, frameworks reutilizáveis e melhores práticas de desenvolvimento.
- Conduzir troubleshooting e otimizações de performance em processos de dados críticos.
- Participar de iniciativas de modernização e evolução da plataforma de dados.
- Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados.
- Experiência comprovada com Databricks em ambientes produtivos.
- Experiência com Apache Spark (PySpark ou Scala).
- Experiência no desenvolvimento de pipelines de ingestão e transformação de dados.
- Vivência com soluções de Data Lake e Lakehouse.
- Experiência com Git e processos de CI/CD.
- Conhecimento em modelagem de dados analítica.
Conhecimentos técnicos:
- Python avançado.
- SQL avançado.
- Databricks Workflows.
- Delta Lake.
- Spark Structured Streaming.
- APIs REST.
- Arquiteturas modernas de dados.
- Otimização de performance em Spark.
- Controle e observabilidade de pipelines.
- Conceitos de governança e qualidade de dados.
Diferenciais:
- Certificações Databricks.
- Experiência com Unity Catalog.
- Vivência com Terraform e Infrastructure as Code.
- Conhecimento em Kafka ou Event Hubs.
- Experiência com monitoramento utilizando Datadog.
- Conhecimento em Airflow.
Competências comportamentais:
- Forte senso de ownership.
- Capacidade de atuar de forma autônoma e propositiva.
- Perfil colaborativo e focado em resolução de problemas.
- Boa comunicação com áreas técnicas e de negócio.
- Capacidade de influenciar decisões técnicas.
- Mentalidade de melhoria contínua.
- Visão sistêmica e foco em escalabilidade.
Our uniqueness is that we celebrate yours. Experian's people first, inclusive and purpose driven culture is multi award-winning; World's Best Workplaces™ 2025 (Fortune Global Top 25), Great Place To Work™ in 26 countries to name a few. Check out Experian Life on social or explore our Careers Site to understand why. Experian is also proud to be an Equal Opportunity and Affirmative Action employer. If you have a disability or special need that requires accommodation, please let us know at the earliest opportunity.
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How we rate this
Engenheiro(a) de Dados Sênior (Databricks) at Experian rates 10 out of 100 for how much of the daily work is AI. That makes it Little AI (AI Level 1 of 4). The level is about AI in the job, not seniority.
Little AI. AI is not part of the work.
- ●●●● Builds AI80 to 100
- ●●●○ Works on AI60 to 79
- ●●○○ Uses AI40 to 59
- ●○○○ Little AI0 to 39
Levels come from how often the tools, models and workflows of the role are named in the posting itself. Read the description and count the AI tools, models and workflows it names.
Prepare for this job
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Skills and AI tools this role asks for
Questions you could be asked
- Tell me about a project where data engineering was part of your work. What did you do?
- Tell me about a project where etl was part of your work. What did you do?
- Tell me about a project where dataops was part of your work. What did you do?
- Tell me about a project where lakehouse was part of your work. What did you do?
- Walk me through how you've used Databricks in your day-to-day work.
Adapt your resume
- List these exact terms on your resume: Data Engineering, ETL, Dataops, Lakehouse, and Databricks. An applicant tracking system matches the wording, not the idea.
- Attach one line of real, concrete experience to at least one of them. A tool named with nothing behind it rarely survives a human read.
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