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Map – que reúne Sys

Map Solutions, Triggo

Labs e triggo.ai – acreditamos que grandes resultados nascem de pessoas incríveis.

Somos uma empresa brasileira de tecnologia que, desde 1999, ajuda organizações a superar desafios complexos e acelerar sua transformação digital. Nossa atuação abrange diversos segmentos, como Telecom, Varejo, Educação, Financeiro, Indústria/Cosméticos e Energia, sempre com foco em soluções inovadoras e de alto impacto.

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Responsabilidades e atribuições

• Sustentar ambientes e processos de dados em Azure e on-premises, garantindo operação contínua e confiável
• Atuar com administração e suporte avançado em Databricks (Azure), incluindo troubleshooting e ajustes operacionais
• Monitorar e acompanhar pipelines, jobs, integrações e rotinas de dados, com visão preventiva e corretiva
• Realizar correções e melhorias em processos existentes, atuando na identificação de causa raiz e redução de recorrência
• Conduzir gestão e resolução de incidentes (SLA, priorização, comunicação, acompanhamento até estabilização)
• Apoiar times de BI e desenvolvimento garantindo que os ambientes estejam aptos para novos releases e demandas
• Evoluir e melhorar continuamente as esteiras de Data

• Ops / CI-CD para dados (governança, qualidade e confiabilidade)
• Atuar junto aos times de infraestrutura/arquitetura quando necessário (capacidade, acessos, segurança, rede, performance)
• Garantir aderência a boas práticas de segurança, governança e compliance no contexto de dados
• Propor e implementar melhorias de observabilidade, monitoramento e alertas (métricas, logs, rastreabilidade).

Requisitos e qualificações

Experiência pleno em Engenharia de Dados com foco em sustentação/operação (não apenas projetos greenfield);Experiência sólida em Databricks, com atuação em troubleshooting e sustentação de jobs/pipelines;Vivência em ambientes cloud, com preferência para Microsoft Azure;Experiência com suporte a pipelines, integrações e processos de dados em produção;Conhecimento em monitoramento, incidentes e gestão de problemas (SLA, priorização, resposta e pós-incidente).Experiência sólida em projetos de dados, construção e sustentação de pipelines, integração de dados, modelagem e atuação em ambientes analíticos.

Formação

Tecnologia da Informação e/ou Engenharia de Dados