Projetar, implementar e evoluir a esteira de CI/CD da plataforma Databricks, garantindo a promoção automatizada de artefatos entre os ambientes de desenvolvimento, homologação e produção.
Padronizar o empacotamento e o deploy de workloads utilizando Databricks Asset Bundles, criando templates reutilizáveis para os diferentes domínios e squads de dados.
Implementar e manter a infraestrutura como código (IaC) utilizando Terraform e o provider Databricks, contemplando workspaces, políticas de compute, service principals, secret scopes e objetos do Unity Catalog.
Definir e evoluir estratégias de versionamento, branching, code review e release management, utilizando ferramentas como Bitbucket, GitHub ou GitLab.
Construir e manter pipelines como código utilizando Bitbucket Pipelines, GitHub Actions ou GitLab CI, incluindo estratégias de deploy, versionamento, rollback e promoção entre ambientes.
Estabelecer quality gates automatizados nas pipelines, incluindo testes unitários e de integração, validação de contratos de dados, análise estática, lint e métricas mínimas de cobertura como pré-requisitos para merge e deploy.
Automatizar controles e práticas de governança e segurança, incluindo permissões via Unity Catalog, RBAC, políticas de cluster e custos, segregação de ambientes, gestão de segredos e trilhas de auditoria.
Disseminar boas práticas de engenharia de software junto às squads de plataforma, migração e analytics engineering, promovendo modularização, reutilização de código, testabilidade, documentação e qualidade.
Contribuir com decisões de arquitetura, definição de padrões técnicos, elaboração de documentação e mentoria técnica para outros profissionais do time.
Apoiar o monitoramento e troubleshooting de pipelines, workloads e infraestrutura, utilizando ferramentas de observabilidade como Datadog ou similares.
Requisitos
Experiência em DevOps, DataOps ou áreas correlatas, com atuação na construção e evolução de pipelines de CI/CD ponta a ponta.
Experiência com CI/CD como código, utilizando pelo menos uma das seguintes plataformas: Bitbucket Pipelines, GitHub Actions ou GitLab CI.
Domínio de Git, incluindo estratégias de branching como Trunk-Based Development, GitFlow ou similares, além de Pull Requests, Code Review, proteção de branches e versionamento de releases.
Experiência com Databricks Asset Bundles, Databricks CLI e processos de empacotamento e deploy de jobs, workflows e configurações.
Conhecimento avançado em Python, incluindo estruturação e modularização de projetos, criação de bibliotecas, empacotamento com wheel e publicação de artefatos.
Experiência com testes automatizados, incluindo testes unitários e de integração utilizando Pytest ou ferramentas similares, além de mocks, fixtures e métricas de cobertura.
Experiência com Terraform, especialmente na automação e gerenciamento de recursos utilizando o provider Databricks.
Vivência em ambientes Cloud, preferencialmente AWS ou Azure, com conhecimentos relacionados a identidade, armazenamento, redes e serviços gerenciados.
Conhecimento sólido em SQL para validação, análise e troubleshooting de pipelines de dados.
Diferenciais
Experiência em projetos de migração de Data Warehouse legado para arquiteturas Lakehouse.
Conhecimento na administração e sustentação da plataforma Databricks, incluindo workspaces, clusters, jobs, workflows e políticas de compute.
Experiência com Unity Catalog, governança de dados, RBAC, gestão de segredos, segregação de ambientes e controles automatizados de auditoria.
Vivência com observabilidade e monitoramento de pipelines e infraestrutura utilizando Datadog ou ferramentas equivalentes.
Experiência com plataformas de dados, Data Engineering, Data Warehouse e processos de modernização de ambientes corporativos.
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