A primeira coisa que você precisa saber é que aqui você não vai cair na rotina. A Radix desenvolve soluções para empresas de diferentes setores e indústrias. Cada projeto tem suas tecnologias, soluções e prazos, e você terá a oportunidade de atuar em diferentes desafios de engenharia, dados, analytics e transformação digital. Além da nossa atuação pelo Brasil, com escritórios no Rio de Janeiro, São Paulo e Belo Horizonte, também temos filiais nos Estados Unidos, consolidando a Radix cada vez mais como uma empresa global. Quer fazer parte dessa história e transformar ideias e sonhos em realidade? **Sobre a vaga** Estamos em busca de um(a) Arquiteto de Engenharia de Dados com forte experiência em Plataforma de Dados como Databricks, Snowflake, Palantir ou similares para atuar no desenho, implementação, otimização e sustentação de soluções modernas de dados baseadas na arquitetura Lakehouse. Essa pessoa será responsável por construir pipelines escaláveis, confiáveis e performáticos utilizando a plataforma Databricks, com foco em ingestão, transformação, qualidade, governança, modelagem e disponibilização de dados para consumo analítico, BI, integrações corporativas e iniciativas avançadas de dados. O(a) candidato(a) ideal possui experiência sólida em Databricks, Apache Spark, PySpark, SQL, Delta Lake, Unity Catalog, Workflows, Delta Live Tables, modelagem de dados, integração via APIs e práticas modernas de Data Quality, além de experiência com dados de OT (Tecnologia Operacional) e séries temporais provenientes de ambientes industriais, e capacidade para atuar próximo a times técnicos e áreas de negócio. **Principais responsabilidades:** * Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis utilizando Databricks, Apache Spark, PySpark, SQL e Delta Lake. * Implementar arquiteturas de dados baseadas em camadas Bronze, Silver e Gold, garantindo organização, rastreabilidade, qualidade e governança dos dados. * Desenvolver processos de ingestão, transformação, validação e disponibilização de dados utilizando recursos nativos da plataforma Databricks, como notebooks, jobs, workflows, Delta Live Tables, Auto Loader e Databricks SQL. * Projetar e implementar pipelines de ingestão, tratamento e modelagem de dados de OT (PLCs, SCADA, historians, MES, sensores e sistemas IIoT), integrando\-os ao Lakehouse junto aos dados de TI (ERP, SAP, sistemas corporativos). * Modelar, armazenar e otimizar dados de séries temporais em alta frequência e grande volume, incluindo estratégias de particionamento, agregação, downsampling, alinhamento temporal e contextualização de tags/datapoints com a hierarquia de ativos. * Apoiar a construção de modelos analíticos voltados a casos de uso industriais, como OEE, monitoramento de processo, manutenção preditiva e rastreabilidade de produção. * Projetar e implementar frameworks de Data Quality nas camadas de ingestão, transformação e consumo de dados. * Desenvolver regras automatizadas de qualidade de dados, validações e processos de monitoramento para garantir precisão, completude, consistência, unicidade, atualidade e integridade dos dados. * Implementar processos de profiling, limpeza, padronização, enriquecimento, reconciliação e tratamento de exceções de dados. * Definir, implementar e monitorar métricas de qualidade de dados, KPIs, scorecards e dashboards. * Desenvolver processos automatizados de validação para dados estruturados e semiestruturados, incluindo dados JSON provenientes de APIs REST, plataformas SaaS e sistemas corporativos. * Projetar modelos de dados canônicos e modelos analíticos que consolidem informações provenientes de múltiplos sistemas de origem. * Criar e manter mapeamentos de origem para destino, lógica de transformação, regras de negócio e processos de harmonização de dados. * Projetar modelos dimensionais, incluindo esquemas estrela, para suportar cargas de trabalho analíticas, relatórios e soluções de BI. * Implementar estratégias de carga incremental, CDC, reconciliação de dados e validação ponta a ponta. * Atuar com Unity Catalog, governança, linhagem, metadados, catálogos, schemas, permissões e segurança baseada em papéis. * Otimizar workloads em Databricks, incluindo notebooks, jobs, queries SQL, clusters, uso de recursos computacionais, particionamento, Z\-Ordering, tuning de Spark e boas práticas de performance. * Investigar, diagnosticar e resolver problemas de qualidade, performance, disponibilidade e integridade dos dados, identificando causas\-raiz e implementando soluções preventivas. * Apoiar decisões de arquitetura relacionadas ao uso de Databricks, Delta Lake, Lakehouse, governança, integração, automação e observabilidade. * Colaborar com arquitetos de dados, engenheiros de dados, analistas, engenheiros de software e stakeholders de negócio para entregar soluções confiáveis, escaláveis e de alta qualidade. * Dar suporte a práticas de engenharia moderna, incluindo versionamento com Git, CI/CD, automação de deploy, revisão de código e docu