Mateo
Full Stack Developer
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Shakers para empresas
Colabore com um Databricks Engineer senior
Um engenheiro de dados certificado especializado na plataforma Databricks: o lakehouse sobre Delta Lake que consolida o seu dado, as pipelines Spark que escalam sem reescritas e um Unity Catalog que ordena quem acede a quê.
Talent tech senior sobre o workspace que já tem, arranque em dias e orçamento por projeto.
- Talento certificado em IA e agentes
- Até 3 AI Builders em 72 horas
- Modelos de colaboração flexíveis
+600
Clientes europeus de diferentes setores
Top 4%
Trabalhamos com os 4% do talento certificado da nossa comunidade
72 horas
Conheça 3 candidatos certificados em menos de 72 h
4,7/5
Satisfação dos nossos clientes no Trustpilot
A combinação de talento de que a sua empresa precisa
Na Shakers encontra AI Engineers e talento especializado em Tech, Product e Data
Ana
DevOps Engineer
DockerCI/CDAWSAzureKubernetesTerraformAmazon Bedrock
Lucas
Backend Developer
Node.jsPythonJavaGoPHPMySQLMongoDBDocker
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Emma
Security Engineer
Burp SuiteOWASP ZAPMetasploitNmapNessusTrivySnyk
O que este perfil traz ao seu projeto
Um Databricks Engineer é o engenheiro de dados especializado na plataforma Databricks: constrói o lakehouse com Delta Lake, escreve as pipelines com Spark e PySpark e abre o dado ao negócio com Databricks SQL, tudo governado por Unity Catalog.
É a especialização do data engineer quando a empresa não quer mais silos: batch e streaming, estruturado e não estruturado, numa única plataforma sobre AWS ou Azure.
DatabricksDelta LakeSparkPySparkDatabricks SQLUnity CatalogDelta Live TablesMLflowAirflowPythonSQLdbtKafkaAWSAzurecusto do cluster
Um fornecedor. Um contrato. Rastreabilidade completa
Como funciona a Shakers para a sua empresa
Publique o seu projeto
Conte-nos o projeto, o âmbito, a perícia de que precisa e quando quer começar a trabalhar.
Recebe três opções
Cruzamos o seu pedido com o talento certificado e apresentamos os três AI Builders que mais encaixam.
A última palavra é sua
Reúna-se com os três peritos e decida com quem colabora; do resto cuidamos nós sempre.
Porquê colaborar com a Shakers
As vantagens de somar este perfil com a Shakers
Um lakehouse, não outro silo
Batch e streaming sobre Delta Lake: o estruturado e o não estruturado convivem na mesma plataforma que o negócio consulta.
Pipelines Spark que escalam
Transformações que aguentam o crescimento do dado sem reescritas: particionamento e jobs que não rebentam quando chega o pico.
Unity Catalog desde o primeiro dia
Quem acede a que tabela, com que permissão e com a linhagem do dado: a governação que evita o caos quando o lakehouse cresce.
Databricks SQL para cada área
O negócio consulta em SQL standard o mesmo dado que as pipelines servem: uma só cifra para finanças, operações e produto.
Custo do cluster sob controlo
Autoscaling e políticas de cluster pensadas antes da primeira fatura: a plataforma sustenta-se sozinha quando o projeto acaba.
Uma ponte natural para o ML
MLflow e o dado já governado preparam o caminho dos modelos: quando o scientist chega, não parte do zero.
Databricks Engineer ou data engineer?
O data engineer constrói pipelines em qualquer stack; o Databricks Engineer especializa esse ofício numa plataforma: lakehouse, Delta Lake e Unity Catalog. Se o seu projeto já tem workspace Databricks, é este o papel.
Quanto custa um Databricks Engineer?
Define-o o âmbito: número de fontes, volume a mover e governação do catálogo. Na Shakers o projeto orçamenta-se por entregáveis, não em horas de cluster nem em dias de pessoa.
Quanto tarda a primeira pipeline em produção?
Com acesso ao workspace e uma sessão de âmbito, a primeira camada bronze a gold com dados reais chega em dias. O lakehouse completo, com governação e permissões por área, entrega-se por marcos.
Especialista externo ou equipa interna de dados?
O externo serve para lançar o lakehouse, pôr ordem num workspace que cresceu sem governação ou um acelerador delimitado; a interna, para o dia a dia depois. Muitos projetos acabam em passagem documentada.
O trabalho com Databricks faz-se em remoto?
Quase tudo: o workspace vive na cloud e as sessões com a equipa são remotas. Só alguns deployments com dados on-premise pedem presença pontual.
Do que precisa o especialista para arrancar?
Acesso ao workspace Databricks (ou à subscrição AWS ou Azure onde vai ser criado), às fontes de dados e uma sessão para fixar zonas, cadência e permissões do catálogo.
O que entrega nas primeiras semanas
O workspace em ordem: zonas bronze, silver e gold sobre Delta Lake, a primeira pipeline em produção e o catálogo com permissões por área. Cada tabela tem dono, cadência e linhagem.
1 296 ofertas pedem Databricks
1 296 ofertas tech ativas em Portugal pedem Databricks, segundo a análise de mercado da Shakers (n=29 966, outubro de 2026). Já não é um extra no CV: aparece em briefings de MLOps, data science sénior e engenharia de dados sobre AWS.
Onde termina o Databricks Engineer
Constrói e governa a plataforma do dado; a interpretação é do analista e o modelo do scientist. Se o seu problema é decidir qual gráfico ver, o papel certo é outro.
Senior, porque o cluster não perdoa
Um job mal particionado não falha na demo: falha quando o dado cresce e a fatura chega. O âmbito e o tamanho do cluster acordam-se antes do kickoff.
Ligue-se a especialistas em IA para construir o seu próximo projeto
Encontre especialistas em Tech, Product, Data para complementar a sua equipa
Data Engineer
O ofício genérico que este papel especializa: se o projeto ainda não tem plataforma, começa-se aqui e o workspace decide-se depois.
Data Scientist
Treina os seus modelos sobre o dado já governado do lakehouse: sem camadas fiáveis, a previsão não chega a lado nenhum.
Machine Learning Engineer
Põe esses modelos em produção com MLflow sobre a mesma plataforma: a ponte natural quando o dado já está em casa.
AWS Engineer
A conta e a rede onde corre o workspace: sem essa base resolvida, o cluster paga o pedágio em cada fatura.
O talento de IA de que precisa Certificado pela Shakers
Apresentamos-lhe três AI Builders ready_to_build em 72 horas.
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