Arquiteto de Big Data

Empresa : Blendit Llc

Tipo de Emprego : Periodo Integral

Brazil

Número de Aplicantes

000+

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Descrição do Emprego - Arquiteto de Big Data

Desenhar o modelo de dados central (perfil agregado do produtor por CPF ou CriaÃ§Ã£o de chave unica para correlacionamento das bases)

Definir a estratÃ©gia de versionamento de dados (como manter histÃ³rico e reprodutibilidade das informaÃ§Ãµes ao longo do tempo)

Decidir entre lakehouse e data warehouse (DW) conforme a volumetria se revelar

Ser accountable por:

ValidaÃ§Ã£o das bases

Desenho dos pipelines

Definir:

Particionamento (como os dados sÃ£o organizados fisicamente para performance, ex.: por data, regiÃ£o, CPF)

EstratÃ©gias de cache (reduÃ§Ã£o de latÃªncia de consulta)

Cruzamento CPF â CAR

CPF: identificador do produtor rural (pessoa fÃsica)

CAR (Cadastro Ambiental Rural): registro pÃºblico obrigatÃ³rio de imÃ³veis rurais no Brasil, com dados geogrÃ¡ficos e ambientaisCruzamento CPF â CAR: associaÃ§Ã£o entre o produtor (CPF) e os imÃ³veis rurais (CAR), necessÃ¡ria porque:

o crÃ©dito Ã© concedido Ã pessoa (CPF)

mas vÃ¡rias informaÃ§Ãµes relevantes (ambientais, produtivas, risco) estÃ£o ligadas ao imÃ³vel

Tratamento das bases geomÃ©tricas

Dados espaciais (polÃgonos de imÃ³veis)

âCasam por imÃ³vel, nÃ£o por CPFâ â join Ã© geogrÃ¡fico, nÃ£o apenas por identificador

Requisitos

SÃªnior em arquitetura/engenharia de dados em escala real

DomÃnio de lakehouse e processamento distribuÃdo (Spark/Databricks), com maturidade para nÃ£o sobre-dimensionar

Capacidade de arquitetar sob incerteza (comeÃ§ar simples e escalar com base em mediÃ§Ã£o)

VivÃªncia com dados governamentais/heterogÃªneos (diferencial â pela diversidade de formatos e qualidade)

Stack (hipÃ³tese)

Azure Data Services

Databricks / PySpark (caso a volumetria exija)

Modelagem dimensional ou lakehouse

A confirmar nos ADRs no inÃcio do projeto de MVP

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