•   Domínio de Databricks: PySpark, Delta Lake, Workflows e arquitetura medallion.

•   Python e SQL em projetos de dados de larga escala.

•   Experiência com data quality checks, schema validation e monitoramento proativo de pipelines em produção.

•   Git e práticas de DataOps: feature branches, PRs e promoção controlada de código para produção.

•   Familiaridade com visualização de dados e Power BI: capacidade de construir ou contribuir em painéis e demonstrações para stakeholders, com atuação de ponta a ponta nos projetos.

•   Senioridade técnica para entrar no ambiente, identificar os problemas e propor soluções com autonomia e iniciativa.

•   Uso fluente de IA como acelerador no dia a dia: Claude, GitHub Copilot, Lovable.