Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-0617 · ACESSO PARCIAL
Engenheiro(a) de Dados Databricks | Pleno/Sênior (Remoto)
SAUTER · São Paulo, SP
Esta é 1 de 58.216 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada ontem
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
58.216
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (58.216 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
Principais responsabilidades
- Desenvolver e manter pipelines de dados (batch e streaming) utilizando Databricks e Apache Spark
- Projetar e implementar arquiteturas de dados seguindo o padrão medallion (bronze, silver, gold)
- Otimizar performance de jobs Spark e consultas SQL em larga escala
- Implementar e manter processos de ETL/ELT orquestrados (Databricks Workflows, Airflow, etc.)
- Garantir qualidade, consistência e governança dos dados (Unity Catalog, testes de dados)
- Colaborar com times de Analytics Engineering, Data Science e Engenharia de Software
- Documentar processos, arquiteturas e decisões técnicas
- Participar de revisões de código e boas práticas de engenharia de dados
- 3+ anos de experiência em engenharia de dados
- Databricks (notebooks, jobs, workflows, clusters) em ambiente produtivo
- Python, PySpark e SQL avançado
- Serviços AWS de dados (S3, Glue, IAM, Lambda, Athena ou Redshift)
- Delta Lake, arquitetura Medallion e modelagem de dados
- Tuning de performance e otimização de custos no Spark/Databricks
- Governança com Unity Catalog
- Git, CI/CD e infraestrutura como código (Terraform)
- Inglês técnico (nível intermediário)
- Certificações Databricks (Data Engineer Associate/Professional) ou AWS
- Streaming (Structured Streaming, Kafka, Kinesis)
- Delta Live Tables e Databricks Asset Bundles
- Orquestração com Airflow ou Step Functions
- Qualidade e observabilidade de dados
- Experiência com MLOps e integração com Data Science
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
Leva 1 minuto
Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
58.216 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.