Senior Data Engineer | AWS & Data Platforms

• Graduação em

, 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.

• Serão considerados 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;

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• 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.

• 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.