Chain IQ

18 de out. de 2026

Engenheiro(a) Sênior de Plataforma de Dados

Portugal

Lisbon, Portugal

PythonSQLAWSGCPTerraform

Tradução automática. Consulte o original.

Sobre a oportunidade

Na Chain IQ, suas ideias se movem rapidamente.

Informações para agências: Candidaturas enviadas ou carregadas por agências de colocação ou similares não são desejadas, portanto não serão consideradas e serão excluídas.

Chain IQ é um(a) Parceiro(a) Global de Serviços de Procurement impulsionado(a) por IA, com sede em Baar, Suíça, e operações nos principais centros e 16 escritórios em todo o mundo. Oferecemos soluções de procurement personalizadas e ponta a ponta que possibilitam transformação, impulsionam escalabilidade e entregam reduções substanciais nos gastos indiretos de nossos clientes. Nossa cultura é construída sobre inovação, empreendedorismo, propriedade e impacto. Aqui, sua voz importa - o pensamento ousado é encorajado, e a ação segue a ambição.

Propósito da função

Estamos construindo uma plataforma de dados modular e de nível empresarial, alimentada por Databricks, projetada para entregar dados confiáveis e governados através de múltiplos canais de consumo, incluindo analytics, APIs, streaming e soluções de knowledge graph. A plataforma é construída sobre um modelo de dados canônico compartilhado e enfatiza escalabilidade, governança, privacidade e uma mentalidade de Dados como Produto. Como Engenheiro(a) Sênior de Plataforma de Dados, você desempenhará um papel fundamental no design e evolução da plataforma em ingestão, governança, modelagem de dados e produtos de dados. Esta é uma função prática, com alta responsabilidade, focada na construção de capacidades reutilizáveis da plataforma, permitindo acesso confiável a dados em escala e impulsionando as melhores práticas de engenharia em todo o ecossistema de dados.

Chain IQ – Crie. Lidere. Cause impacto.

Responsabilidades

Desenvolver e manter padrões de ingestão modulares que suportem fontes de dados em batch, baseadas em API e orientadas a eventos (ex: JDBC, conectores SaaS/ERP, Kafka, CDC).

Estabelecer frameworks de ingestão reutilizáveis (orientados a metadados, quando possível) que permitam a incorporação rápida e consistente de novas fontes de dados.

Construir e otimizar pipelines de dados baseados em Databricks (Spark, Delta Live Tables/Lakeflow) através da arquitetura medallion (Bronze, Silver, Gold).

Implementar e evoluir capacidades de governança de dados, incluindo controles de acesso, linhagem, catalogação, auditoria, classificação de dados e conformidade de privacidade.

Definir e impor padrões de qualidade de dados, contratos de dados, monitoramento e alertas nas camadas de ingestão e transformação.

Implementar soluções de proteção e privacidade de dados, incluindo mascaramento, tokenização, pseudonimização e outras técnicas de anonimização apropriadas para atender aos requisitos regulatórios (ex: GDPR).

Construir, possuir e evoluir produtos de dados alinhados a um modelo de dados canônico, garantindo propriedade clara, SLAs e documentação.

Colaborar com equipes de domínio para integrar dados de origem ao modelo canônico, preservando as nuances específicas do domínio.

Promover uma abordagem de Dados como Produto: descoberta, autoatendimento, versionamento e contratos voltados para o consumidor.

Construir e manter camadas de consumo e serviço de dados, incluindo conjuntos de dados de BI/analytics, APIs (REST/GraphQL) e extensões orientadas a casos de uso, tais como saídas de streaming ou representações de knowledge graph.

Impulsionar padrões técnicos e direção da plataforma em CI/CD, Infraestrutura como Código, testes, observabilidade e otimização de custos.

Mentorar engenheiros(as) e colaborar com stakeholders de governança, segurança, arquitetura e negócios.

Requisitos

Aproximadamente 6+ anos de experiência em engenharia de dados, com 2+ anos projetando/operando plataformas Lakehouse baseadas em Databricks em escala de produção.

Experiência prática com Apache Spark e Delta Lake; experiência com Delta Live Tables/Lakeflow Declarative Pipelines é um forte diferencial.

Experiência prática com Unity Catalog (ou equivalente) para controle de acesso, linhagem e catalogação.

Experiência comprovada na implementação de técnicas de anonimização/pseudonimização de dados em um ambiente regulamentado.

Sólido entendimento de modelagem de dados canônica/conforme (ex: data vault, modelagem dimensional, design orientado a domínio para dados).

Histórico de exposição de dados via APIs (REST/GraphQL) - projetando esquemas, contratos e versionamento para consumidores externos/internos.

Proficiência em Python e/ou Scala, SQL, e infraestrutura como código (Terraform preferencial).

Forte conhecimento de frameworks de governança de dados, regulamentação de privacidade de dados (GDPR/CCPA) e práticas de segurança de dados.

Experiência com plataformas de nuvem (Azure, AWS, ou GCP) e seus serviços nativos de dados/eventos.

Diferenciais

Exposição a Structured Streaming ou ingestão orientada a eventos (Kafka, ferramentas CDC como Debezium) - não é um requisito principal, mas útil à medida que a plataforma amadurece.

Familiaridade com conceitos de knowledge graph (ex: RDF/property graphs, Neo4j, camadas de grafos em Spark) - um plus em vez de uma expectativa.

Experiência com arquiteturas de data mesh ou produtos de dados federados.

Experiência com ferramentas de gerenciamento de metadados/catálogo além do Unity Catalog (ex: OpenMetadata, Collibra, Purview).

Exposição a MLOps ou padrões de feature store em Databricks.

Certificações relevantes (Engenheiro(a) de Dados Profissional Databricks, certificações de arquitetura de nuvem).

Junte-se a uma equipe verdadeiramente global.

Oferecemos um ambiente dinâmico e internacional onde o alto desempenho encontra um propósito real. Temos orgulho de sermos certificados como Great Place to Work e ainda mais orgulho das pessoas que tornam isso possível. Vamos moldar o futuro do procurement - juntos.

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Diferenciais

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