Estamos buscando um(a) Engenheiro(a) de Dados & IA Sênior para atuar em um projeto estratégico de modernização do processo de consolidação de resultados financeiros e contábeis de um grande grupo empresarial. Hoje esse processo é executado em planilhas Excel com macros VBA e envolve centenas de empresas, diferentes estruturas societárias e múltiplas fontes de dados, com ciclos mensais, trimestrais, semestrais e anuais de apresentação de resultados aos acionistas. O objetivo é substituir esse modelo por uma solução robusta, automatizada e escalável em Databricks, garantindo que os resultados da nova solução sejam equivalentes aos gerados hoje. Buscamos um perfil essencialmente executor, com forte base em engenharia e performance de dados e interesse real em aplicar IA junto com dados.

Principais responsabilidades

• Conduzir o entendimento técnico do processo atual, investigando o funcionamento das planilhas e macros, as regras de consolidação, as dependências e o fluxo de cálculo.

• Mapear e traduzir as regras de negócio para código (SQL, Python e PySpark), de forma estruturada, documentada e testável.

• Construir os pipelines de ingestão, processamento e consolidação em arquitetura Lakehouse, a partir das fontes já utilizadas hoje (extrações do SAP, quadro societário e sistemas de apoio).

• Otimizar a performance do processamento em cenários de alta volumetria e dados não estruturados.

• Implementar mecanismos de validação e reconciliação que garantam a equivalência dos resultados com o histórico gerado hoje.

• Levar a solução até produção, respeitando as regras de governança, controle de acesso e segurança de dados financeiros sensíveis.

• Aplicar IA de forma prática no desenvolvimento e na evolução da solução.

• Atuar em conjunto com a liderança técnica da Maxxi e com os times de tecnologia e contabilidade do cliente, discutindo cenários, trade-offs e prioridades técnicas.

Requisitos

• Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados hands-on, com atuação em Databricks em ambiente produtivo.

• Domínio de PySpark e SQL, com experiência comprovada em otimização de performance para grandes volumes de dados.

• Experiência na construção de pipelines de dados e modelagem em arquitetura Lakehouse (Delta Lake).

• Capacidade comprovada de transformar regras de negócio complexas ou processos legados em código, com validação dos resultados.

• Uso prático de IA no desenvolvimento ou interesse demonstrável em aplicar IA em soluções de dados.

• Atuação atual em engenharia de dados (perfis com foco principal em BI, dashboards ou analytics não atendem ao escopo da posição).

Diferenciais

• Experiência com dbt e Airflow.

• Construção de agentes ou soluções com LLMs, RAG ou similares.

• Noções de desenvolvimento de aplicações, além de pipelines de dados.

• Experiência com dados financeiros, contábeis ou processos de consolidação.

• Familiaridade com dados provenientes do SAP.

• Experiência na migração de planilhas ou macros para pipelines de dados.

• Vivência em projetos com exigência de rastreabilidade, governança e auditoria.