Senior Data Engineer | AWS & Data Platforms

Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software ou áreas correlatas;
Inglês avançado (C2), com capacidade de comunicação em ambiente internacional
Experiência no desenho, desenvolvimento e sustentação de pipelines de dados escaláveis;
Conhecimento avançado de SQL e Python;
Experiência com processos de ETL e ELT, ingestão, integração e transformação de dados;
Vivência com serviços de dados da AWS, como Amazon S3, AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon Athena e AWS Lambda;
Conhecimento de modelagem de dados e arquiteturas de Data Warehouse e Data Lake;
Experiência com processamento distribuído utilizando Apache Spark ou PySpark;
Capacidade para desenvolver, monitorar, otimizar e solucionar problemas em pipelines de dados;
Conhecimento de práticas de qualidade, segurança e governança de dados;
Vivência em ambientes Agile e colaboração com equipes multidisciplinares e distribuídas;
Capacidade analítica, autonomia, comunicação clara e atenção à qualidade das entregas.

Diferenciais:
Experiência com Databricks ou Snowflake;
Conhecimento de Apache Airflow ou ferramentas equivalentes de orquestração;
Experiência com dbt;
Vivência com Kafka ou outras tecnologias de mensageria e streaming;
Conhecimento de Terraform e Infrastructure as Code;
Experiência com Git, automação e pipelines de CI/CD;
Vivência com práticas de DataOps;
Participação em projetos de migração, modernização ou transformação de plataformas de dados
Experiência em instituições financeiras, bancos, Wealth Management, Asset Management ou outros ambientes regulados;
Certificações relacionadas a AWS, Azure, Databricks, Snowflake ou engenharia de dados.

Principais responsabilidades:
Desenhar, desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados escaláveis e confiáveis.
Construir processos de ingestão, integração e transformação de dados utilizando SQL, Python e tecnologias de processamento distribuído.
Desenvolver e sustentar soluções de dados baseadas em AWS, utilizando serviços como Amazon S3, AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon Athena e AWS Lambda.
Apoiar a construção e a evolução de Data Lakes, Data Warehouses e plataformas modernas de dados.
Implementar processos de ETL e ELT alinhados às necessidades técnicas e de negócio.
Desenvolver soluções utilizando Apache Spark ou PySpark para processamento de grandes volumes de dados.
Participar de discussões de arquitetura, contribuindo para a definição de soluções seguras, escaláveis e sustentáveis.
Monitorar e otimizar a performance de pipelines, consultas, processos de transformação e workloads em cloud.
nvestigar e solucionar problemas relacionados à ingestão, processamento, armazenamento e disponibilização de dados.
Realizar análises de causa raiz e implementar ações corretivas para problemas recorrentes.
Garantir a qualidade, integridade, segurança e governança dos dados ao longo dos processos de engenharia.
Colaborar com arquitetos, engenheiros de software, analistas e stakeholders de negócio na definição e entrega das soluções.
Apoiar projetos de migração para cloud, modernização de plataformas e evolução da arquitetura de dados.

Tempo: indeterminado

Local: hibrida ou remota

Implementar práticas de automação, versionamento, CI/CD e DataOps.
Garantir aderência aos padrões técnicos, controles internos e requisitos regulatórios aplicáveis.
Criar e manter documentação técnica, fluxos de dados e procedimentos operacionais atualizados.
Contribuir para iniciativas de padronização, compartilhamento de conhecimento e melhoria contínua.