About this role
Technology Lead
Job Description: Infosys Brasil está em busca de profissionais com o perfil de Engenheiro(a) de Dados Sr - Migração e Modernização DW - Databricks para juntar-se ao nosso time.
Qualificações requeridas:
Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados para o programa de migração do DW legado para o Enterprise Lakehouse Databricks, com a missão de reconstruir os pipelines hoje implementados em DataStage e Azure Synapse — sem lift-and-shift. A partir da engenharia reversa dos jobs atuais. Será responsável por reimplementar os pipelines nativamente em PySpark e Spark SQL sobre a arquitetura medalhão (bronze/silver/gold), executando as waves de reconstrução por domínio com reconciliação e paridade contra o DW legado até o cutover.
Requsitos Mandatórios: • PySpark e Python avançados: desenvolvimento de pipelines batch em escala, com testes e boas práticas de engenharia. • SQL avançado e modelagem de dados: transformações complexas, tuning de performance e modelagem relacional/dimensional em contexto de DW. • Databricks e Delta Lake: jobs, workflows e arquitetura medalhão (bronze, silver, gold) em produção; Delta Live Tables / Lakeflow e Asset Bundles. • Migração / reconstrução de pipelines ETL: tradução de regras de negócio de ferramentas legadas para Spark (sem lift-and-shift), com ingestão CDC/batch de bancos relacionais. • Ecossistema AWS: S3, Glue, EMR, Athena, Lambda, DMS e Step Functions. • Azure Synapse: experiência com o ambiente legado (SQL pools e pipelines) para apoiar a engenharia reversa. • Qualidade e reconciliação de dados: testes automatizados, DQ gates e comparação legado × novo para aceite de paridade. • Git e CI/CD aplicados a pipelines de dados. •Certificações Databricks (Data Analyst Associate, Data Engineer Associate). Requisitos Desejáveis: • Conhecimento de DataStage (leitura de jobs para engenharia reversa) — diferencial importante. • Experiência prévia em programas de migração de DW para lakehouse — diferencial importante. • Unity Catalog (permissões, lineage) e contratos de dados. • Experiência no mercado financeiro ou de crédito.
Principais atividades e responsabilidades: • Reconstruir os pipelines do DW legado em Databricks (PySpark / Spark SQL), a partir das especificações geradas pela engenharia reversa. • Implementar as camadas bronze, silver e gold seguindo o template medalhão, os padrões de ingestão (CDC/batch) e o padrão de reconstrução definidos pelo projeto. • Executar as waves de reconstrução por domínio, em coexistência com o DW legado até o cutover. • Implementar regras de negócio e transformações com testes automatizados nos pipelines. • Realizar a reconciliação e a validação de paridade dos dados entre o DW legado e o Lakehouse. • Otimizar performance e custo dos pipelines (particionamento, OPTIMIZE/Z-ORDER, dimensionamento de jobs). • Contribuir com a documentação técnica das regras migradas e apoiar a priorização das waves.
Informações adicionais: Tipo de trabalho: CLT, Horários flexíveis. Pacote de benefícios: Vale Transporte, Vale Refeição, Auxílio Creche, Seguro de Vida, Auxílio Funerário, Convênio Médico e Odontológico. Carreira: Atuação Global em clientes e/ou projetos nacionais e internacionais, possibilidade de movimentação de carreira internacional.
Additional Required Qualifications: • Bachelor’s degree or foreign equivalent required from an accredited institution. Will also consider three years of progressive experience in the specialty in lieu of every year of education. • This position may require relocation and/or travel to work/project location. • Candidates authorized to work for any employer in the United States without employer-based visa sponsorship are welcome to apply. Infosys is unable to provide immigration sponsorship for this role now or in the future.
EEO/About Us: About Us Infosys is a global leader in next-generation digital services and consulting. We enable clients in more than 50 countries to navigate their digital transformation. With over four decades of experience in managing the systems and workings of global enterprises, we expertly steer our clients through their digital journey. We do it by enabling the enterprise with an AI-powered core that helps prioritize the execution of change. We also empower the business with agile digital at scale to deliver unprecedented levels of performance and customer delight. Our always-on learning agenda drives their continuous improvement through building and transferring digital skills, expertise, and ideas from our innovation ecosystem. EEO Infosys provides equal employment opportunities to applicants and employees without regard to race; color; sex; gender identity; sexual orientation; religious practices and observances; national origin; pregnancy, childbirth, or related medical conditions; status as a protected veteran or spouse/family member of a protected veteran; or disability.