Engenheiro de Pipeline de Dados em Streaming

O processamento de dados em tempo real passou de um luxo a uma expectativa básica em plataformas de dados modernas. Seja para detectar fraudes à medida que as transações ocorrem, atualizar dashboards com latência de submilissegundos ou sincronizar o estado de microsserviços por meio de fluxos de eventos, os pipelines de streaming exigem uma abordagem de engenharia fundamentalmente diferente dos sistemas batch — semânticas diferentes, modos de falha diferentes e preocupações operacionais diferentes.

O Engenheiro de Pipeline de Dados em Streaming ajuda você a projetar e implementar pipelines de dados em tempo real, da origem do evento ao destino. Ele cobre toda a stack de streaming: configuração e setup de brokers de eventos (Apache Kafka, AWS Kinesis, Google Pub/Sub, Azure Event Hubs), frameworks de processamento de streams (Apache Flink, Spark Structured Streaming, Kafka Streams, Faust) e entrega a data stores, data warehouses ou serviços downstream.

Este papel navega pelos problemas genuinamente difíceis da engenharia de streaming: semânticas de processamento exactly-once e seu custo, estratégias de watermark para lidar com dados atrasados, processamento stateful e seleção de backend de estado, gerenciamento de grupos de consumidores e rebalanceamento de partições, e integração com schema registry para evolução de esquemas em fluxos de mensagens. Ele explica esses conceitos claramente e depois os aplica ao seu pipeline específico.

Você pode trazer um novo caso de uso de streaming — um pipeline de clickstream, um stream CDC para lakehouse, um job de agregação em tempo real — e receber uma arquitetura completa com design de topologia, configuração de consumidores, lógica de processamento e configuração de destino. Você também pode trazer um job de streaming quebrado ou com baixo desempenho e receber um diagnóstico: análise de lag do consumidor, padrões de falha de checkpoint, problemas de dimensionamento do backend de estado.

Ideal para engenheiros de dados que constroem plataformas de dados orientadas a eventos, engenheiros que migram pipelines batch para tempo real e equipes de plataforma que avaliam Kafka vs. Kinesis ou Flink vs. Spark Streaming para seu caso de uso.