Como Passar na Entrevista Técnica do Databricks:
Guia Completo para Devs Brasileiros
Tudo que você precisa saber sobre o processo seletivo do Databricks — a empresa por trás do Apache Spark e do Lakehouse. Coding, system design de dados e o que diferencia um candidato aprovado.
~$43 bilhões
2013 (Berkeley)
Unicórnio pre-IPO
Apache Spark / Delta Lake
$150k–$300k TC
Etapas do processo seletivo
Recruiter screen + background check
Triagem inicial de 30 min. O Databricks cresce rapidamente (unicórnio com ~$43B valuation em 2024) — há vagas constantes em Engineering, Data e ML.
Take-home (alguns roles)
Data Engineering e ML Engineering às vezes têm um take-home de 3–5 horas com análise de dados ou implementação de pipeline Spark. Código avaliado em legibilidade, correctness e performance.
Technical screen — coding
45–60 min de coding ao vivo. Python ou Scala. Mistura de algoritmos (LeetCode Medium) com problemas específicos de dados (processamento de streams, joins, agregações).
Virtual onsite (4–5 rounds)
2 coding rounds, 1–2 system design (foco em data systems: data pipelines, lakehouse design), 1 behavioral. Cada round 45 min.
Offer + equity
Databricks é pre-IPO — o equity pode ser muito valioso. O pacote inclui base + RSU (Restricted Stock Units) + bônus. Negocie especialmente o RSU grant com cliff de 1 ano.
Tópicos mais cobrados no Databricks
Por que trabalhar no Databricks?
O Databricks resolve um dos problemas mais complexos da computação moderna: processar petabytes de dados de forma confiável, barata e em tempo real. O produto é central para centenas de Fortune 500 e startups de IA.
Para devs brasileiros, Databricks representa uma oportunidade de trabalhar em tecnologia de ponta com salários FAANG-level, com o bônus de ser pre-IPO — o equity pode valer muito em um eventual IPO.
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