• Experiência sólida com Databricks, Spark e arquitetura de dados;

• Conhecimento avançado em Python e SQL;

• Experiência com processos ETL/ELT;

• Vivência com modelagem de dados, Data Lake e Data Warehouse;

• Conhecimento em serviços AWS, como Glue, Lambda, S3, Redshift e KMS;

• Experiência com ferramentas e práticas DevOps, incluindo Docker, Kubernetes, Jenkins e GitLab;

• Conhecimento em ferramentas de virtualização e integração de dados, como Denodo;

• Vivência com bancos relacionais e não relacionais;

• Conhecimento em arquitetura e governança de dados;

• Familiaridade com metodologias ágeis;

• Perfil hands-on, analítico e com alta capacidade de aprendizado.