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Engenheiro De Dados Aws Sênior (Remoto)

DatasideCanoas, Rio Grande do Sul, Brasil

Há 19 horas

Tipo de vaga

Remota

Descrição da vaga

OverviewPapel na empresa : O Engenheiro de Dados Sênior na Dataside atua como liderança técnica nos projetos, apoiando o Tech Lead e contribuindo para o desenvolvimento da equipe e disseminação de conhecimento.

Tem autonomia para decisões técnicas de ponta a ponta, garantindo entregas alinhadas às necessidades do cliente.

Além disso, realiza mentorias, revisões criteriosas e impulsiona a evolução técnica da empresa.

Com uma visão estratégica sobre o valor dos dados, conecta suas entregas ao impacto nos negócios.

Mais do que desenvolver soluções, atua como parceiro consultivo, provocando reflexões e fortalecendo a relação com o cliente por meio de propostas bem fundamentadas e confiança.

Responsabilidades

Ser engenheiro principal em contratos e conduzir decisões técnicas de forma autônoma;
Apoiar o Tech Lead na liderança técnica e estratégica dos projetos;
Realizar revisões técnicas aprofundadas e mentorias com o time;
Propor arquiteturas batch e streaming com visão de escalabilidade, eficiência e alinhamento ao negócio;
Construir planos de melhoria de performance e redução de custo;
Diagnosticar gargalos técnicos e operacionais e propor soluções sustentáveis;
Comunicar soluções de forma clara para diferentes níveis (negócio, técnico, gestão);

Trabalhar com múltiplas integrações, altos volumes de dados e demandas críticas de performance.

Requisitos

Experiência sólida em projetos de engenharia de dados de altíssima complexidade;

Capacidade de atuar em contextos sem experiência prévia com a stack, aprendendo com rapidez;

Forte domínio de Spark (avançado) e Python com boas práticas de engenharia de software (modelo SOLID).

SQL avançado, com tuning e leitura de planos de execução;

Experiência com integração via APIs RESTful e sistemas distribuídos;

Domínio da stack analítica da AWS, incluindo : S3, Athena, Redshift, Glue, EMR, Kinesis, Lambda, Step Functions, Lake Formation, Secrets Manager, CloudWatch, SNS, Cost Explorer, Glue DataBrew, Amazon Macie;

Vivência com Databricks, incluindo : Gerenciamento de clusters e políticas, Unity Catalog (lineage, controle de acesso, versionamento), SQL Warehouse, Workflows, Delta Live Tables (DLT);

Conhecimento de técnicas variadas de modelagem de dados : Data Vault, modelagem dimensional, pipelines orientados a eventos;

Conhecimento em bancos NoSQL como DynamoDB, MongoDB e Cassandra;

Domínio em dimensionamento de clusters, computação distribuída e análise de custo detalhado.

Hard Skills

Spark (avançado), com domínio de Catalyst Optimizer, persistência, broadcast joins, caching e bucketing;

Python com padrões SOLID e reutilização de componentes;

SQL avançado com tuning, particionamento, otimização de planos de execução;

Consumo e integração via APIs RESTful;

Databricks (avançado) : Unity Catalog, SQL Warehouse, Workflows, DLT, Pools e configuração de clusters;

AWS Analytics Stack : S3, Athena, Glue, EMR, Redshift, Kinesis, Lambda, Step Functions, Lake Formation, Glue DataBrew, Macie, CloudWatch, SNS, Cost Explorer;

Amazon Redshift (nível avançado) : Otimização com sort keys, compressão, vacuum tuning, WLM avançado, SVL / SVV logs, Redshift Spectrum, arquitetura híbrida com S3;

Modelagem de dados : Data Vault, 3NF, Dimensional, pipelines event-driven;

Bancos NoSQL (DynamoDB, MongoDB);

CI / CD com Git, GitHub Actions ou GitLab CI;

Conceito de testes unitários aplicados à pipelines de dados;

Frameworks e práticas de observabilidade e qualidade de dados : Great Expectations, Airflow, Prometheus, Grafana;

Criação de soluções reutilizáveis e componíveis, com foco em Data Products e estratégias Data Mesh;

Avaliação e planejamento de custo em nuvem : uso de Cost Explorer, dimensionamento com AWS Pricing Calculator.

Certificações desejáveis

AWS Data Engineer Associate;

AWS Solutions Architect Associate.

Diferenciais

AWS Certified Data Analytics Specialty;

AWS Solutions Architect – Professional;

Databricks Certified Professional Data Engineer.

Incentivos que importam

Incentivos que importam : Cuidamos de quem cuida dos nossos dados

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Valorizamos cada voz e cada pessoa, porque sabemos que a diversidade nos torna mais inovadores e fortes.

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Engenheiro Dados Aws • Canoas, Rio Grande do Sul, Brasil