Especialista: Databricks, Arquitetura e Streaming Missão da posição Desenhar, decidir e evoluir a arquitetura de dados da empresa, principalmente as plataformas Lakehouse (Databricks) e de streaming em tempo real (Kafka). A pessoa atua como referência técnica e responde pelas escolhas de arquitetura.
Databricks e Lakehouse Experiência sólida em Databricks em produção: Workspaces, Clusters, Jobs/Workflows, Databricks SQL e Repos. Domínio de Delta Lake: ACID, time travel, OPTIMIZE/Z-ORDER, Liquid Clustering, VACUUM, Change Data Feed e schema evolution. Unity Catalog: governança, lineage, controle de acesso e organização em catálogos, schemas e volumes. Delta Live Tables / Lakeflow Declarative Pipelines e Auto Loader. Arquitetura Medallion (Bronze/Silver/Gold) e modelagem para Lakehouse. Tuning de Spark e controle de custos: particionamento, AQE, Photon, dimensionamento de clusters, serverless e análise de DBUs. Kafka e streaming Experiência avançada com Apache Kafka (Confluent, MSK ou Event Hubs com Kafka API): tópicos, partições, replicação, consumer groups, offsets e retenção/compaction. Domínio de Spark Structured Streaming: watermarks, janelas, stateful processing, checkpoints, triggers e garantias exactly-once. Schema Registry (Avro/Protobuf/JSON Schema) e estratégias de compatibilidade. Kafka Connect e CDC (Debezium ou equivalentes). Saber lidar com dados fora de ordem, duplicidade, late data, backpressure e reprocessamento (replay). Ter dimensionado throughput e latência e monitorado consumer lag. Arquitetura e tomada de decisão Ter desenhado arquiteturas de dados ponta a ponta (batch + streaming, Lambda/Kappa, Lakehouse, Data Mesh). Capacidade de avaliar trade-offs (custo, latência, complexidade, governança) e registrar decisões, por exemplo em ADRs. Definir padrões, boas práticas e guardrails para o time. Comunicar decisões técnicas para áreas de negócio e para a liderança. Fundamentos Python (PySpark) e SQL avançado. Scala é um diferencial. Cloud: Azure, AWS ou GCP, incluindo storage, rede, IAM e segurança. CI/CD para dados: Databricks Asset Bundles, Git, Azure DevOps/GitHub Actions. Infraestrutura como código (Terraform). Qualidade e observabilidade de dados: expectations, testes, data contracts e alertas.