Profissional de nível Pleno/Sênior que atue com (Dados/AWS).

Organizar, coletar e processar (ferramentas ETL) grandes volumes de dados, traduzindo os objetivos de negócio do cliente em uma estratégia de gerenciamento de informações e inteligência de negócios.
Manter os pipelines de dados e garantir a segurança no acesso às informações.
Criar e expor métricas (painéis) sobre os dados obtidos, garantindo qualidade e integridade das informações.
Atuar em iniciativas de modernização da plataforma de dados, com foco em arquitetura Lakehouse, governança, qualidade e preparação de dados para consumo analítico e de IA.
Estruturar modelagem dimensional para consumo por times de negócio, dashboards e relatórios.
Domínio do ciclo de vida completo do dado: ingestão, processamento, armazenamento, transformação, consumo e governança.

Experiência em coleta, transformação e carga de dados (ferramentas de ETL);
Python/PySpark;
Cloud AWS: Glue, EMR, Athena, SNS, Lambda, Step Functions, S3, Lake Formation, IAM e CloudWatch;
Modelagem e bancos de dados NoSQL: MongoDB, DynamoDB e Hadoop;
Arquitetura Lakehouse com Apache Iceberg (gerenciamento de tabelas analíticas, versionamento, evolução de schema, particionamento e otimização de performance);]
Query Engines para grandes volumes: Athena, Trino, Presto ou Spark SQL, com capacidade de otimizar consultas e trabalhar com formatos colunares (Parquet, ORC);
Modelagem dimensional (fato e dimensão, granularidade, chaves, hierarquias, métricas e indicadores);
Experiência com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados;
Execução de testes unitários e testes de performance;
Boas práticas de segurança, controle de acesso e monitoramento em nuvem.

Certificações AWS Practitioner e AWS Data Engineer;
Experiência em data quality e observability (validações, completude, consistência, unicidade, integridade e acurácia; monitoramento contínuo e detecção de anomalias);
Experiência em ferramentas de infra as code (Terraform, CloudWatch);
Conhecimento em Data Mesh (dados como produto, ownership por domínio, governança federada, infraestrutura self-service, contratos de dados e catálogo);
Conhecimento em IA aplicada a dados (feature stores, integração de pipelines com modelos de IA, importância de dados limpos e rastreáveis para modelos).

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.

Engenharia de Dados AWS (Pleno/Sênior) | Remota - 134904 (Alphaville - Barueri,

Job Description