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Engenharia de Dados AWS Sênior - 136709

Descrição do Emprego - Engenharia de Dados AWS Sênior - 136709


O que buscamos:


Buscamos um(a) profissional de Engenharia de Dados L3 com experiência em coleta, processamento, transformação e gerenciamento de grandes volumes de dados, utilizando ferramentas de ETL, Python/PySpark e serviços de Cloud AWS.


O profissional será responsável pela manutenção de pipelines de dados, garantia da segurança e qualidade das informações, criação de métricas e estruturação de dados para consumo analítico e de negócio.


A posição terá forte atuação na modernização da plataforma de dados, com foco em arquitetura Lakehouse utilizando Apache Iceberg, modelagem dimensional, governança, observabilidade e preparação de dados para consumo analítico e aplicações de Inteligência Artificial.


 


 


Responsabilidades:


 



  • Organizar, coletar e processar grandes volumes de dados utilizando ferramentas de ETL;

  • Traduzir os objetivos de negócio do cliente em estratégias de gerenciamento de informações e inteligência de negócios;

  • Desenvolver e manter pipelines de dados, garantindo a segurança no acesso às informações;

  • Criar e disponibilizar métricas e painéis sobre os dados obtidos, assegurando a qualidade e a integridade das informações;

  • Atuar na modernização da plataforma de dados, com foco em arquitetura Lakehouse, governança, qualidade e preparação dos dados para consumo analítico e de IA;

  • Estruturar modelos dimensionais para consumo por times de negócio, dashboards e relatórios;

  • Atuar em todo o ciclo de vida dos dados, incluindo ingestão, processamento, armazenamento, transformação, consumo e governança;

  • Desenvolver e otimizar pipelines utilizando Python, PySpark e serviços da AWS;

  • Trabalhar com Apache Iceberg, contribuindo para o gerenciamento de tabelas analíticas, versionamento, evolução de schema, particionamento e otimização de performance;

  • Utilizar mecanismos de consulta para grandes volumes de dados, como Athena, Trino, Presto ou Spark SQL, trabalhando com formatos colunares como Parquet e ORC;

  • Implementar testes unitários e de performance, além de boas práticas de segurança, controle de acesso e monitoramento em nuvem;

  • Contribuir para a qualidade, rastreabilidade, integridade e eficiência dos processos de dados.


 


Requisitos e Qualificações



  • Experiência com coleta, transformação e carga de dados utilizando ferramentas de ETL;

  • Experiência com Python e PySpark;

  • Experiência com serviços AWS, incluindo Glue, EMR, Athena, SNS, Lambda, Step Functions, S3, Lake Formation, IAM e CloudWatch;

  • Conhecimento em bancos de dados NoSQL, como MongoDB e DynamoDB, e tecnologias relacionadas a Hadoop;

  • Experiência com arquitetura Lakehouse e Apache Iceberg, incluindo gerenciamento de tabelas analíticas, versionamento, evolução de schema, particionamento e otimização de performance;

  • Experiência com query engines para grandes volumes de dados, como Athena, Trino, Presto ou Spark SQL;

  • Conhecimento em formatos colunares, como Parquet e ORC;

  • Experiência com modelagem dimensional, incluindo fatos, dimensões, granularidade, chaves, hierarquias, métricas e indicadores;

  • Experiência no processamento de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados;

  • Conhecimento na execução de testes unitários e testes de performance;

  • Experiência com boas práticas de segurança, controle de acesso e monitoramento em ambientes Cloud.


 


Diferenciais



  • Certificações AWS Practitioner e AWS Data Engineer;

  • Experiência com Data Quality e Data Observability, incluindo validações de completude, consistência, unicidade, integridade e acurácia, monitoramento contínuo e detecção de anomalias;

  • Conhecimento em infraestrutura como código, como Terraform, e ferramentas de monitoramento, como CloudWatch;

  • Conhecimento em Data Mesh, incluindo dados como produto, ownership por domínio, governança federada, infraestrutura self-service, contratos de dados e catálogo;

  • Conhecimento em Inteligência Artificial aplicada a dados, incluindo feature stores, integração de pipelines com modelos de IA e preparação de dados limpos e rastreáveis para utilização em modelos.


 


Descrição comportamental:


Procuramos uma pessoa que:



  • Goste de trabalhar em equipe e seja colaborativa em suas atribuições;

  • Tenha coragem para se desafiar e ir além, abraçando novas oportunidades de crescimento;

  • Transforme ideias em soluções criativas e busque qualidade em toda sua rotina;

  • Tenha habilidades de resolução de problemas;

  • Possua habilidade e se sinta confortável para trabalhar de forma independente e gerenciar o próprio tempo;

  • Tenha interesse em lidar com situações adversas e inovadoras no âmbito tecnológico.


 


 


Big enough to deliver – small enough to care.


#VempraGFT


#VamosVoarJuntos


#ProudToBeGFT


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