• Experiência sólida com Python e PySpark para processamento de dados em larga escala.
• Domínio de SQL para modelagem, transformação e análise de dados.
• Experiência com Databricks (notebooks, jobs, Delta Lake).
• Conhecimento prático em serviços AWS voltados a dados (S3, Glue, Athena, EMR).
• Experiência com Apache Airflow para orquestração de pipelines (criação de DAGs, sensors, operadores).
• Experiência com CI/CD aplicado a dados (Azure DevOps Pipelines, GitHub Actions ou similares).
• Conhecimento em arquitetura de Data Lake (medallion architecture, formatos colunares, tabelas Iceberg/Delta).
• Habilidade de escrever código limpo, parametrizado e testável.
• Conhecimento em ferramentas de versionamento de código (Git, branching strategies, pull requests).
• Capacidade de trabalhar em um ambiente ágil e colaborativo.
• Boas habilidades de comunicação e trabalho em equipe.

Diferenciais:

• Experiência com Power BI para criação de dashboards e visualizações de dados.
• Familiaridade com ferramentas de IA/Vibe Code (Kiro, Cursor) para aceleração de desenvolvimento.
• Experiência com Apache Iceberg ou Delta Lake para tabelas transacionais.
• Conhecimento em qualidade de dados (Great Expectations ou similares).