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São Paulo - SP, Brasil

Engenheiro(a) de Dados Foco em AWS - perfil Pleno (REMOTO)

Remoto

(Qualquer lugar)

Faixa de Remuneração

CLT

R$ 10.000,00 - R$ 11.000,00 / mês

Nível de Experiência

Pleno

Requisitos

4+ anos de experiência na carreira
MySQL
Pyspark
AWS

Tarefas e Responsabilidades

Estamos buscando um(a) profissional com sólida experiência em plataformas de dados, capaz de atuar na construção, manutenção e monitoramento de pipelines em ambiente em nuvem, com foco em performance, escalabilidade e governança. Além disso, será responsável por aplicar boas práticas de arquitetura e otimização de performance em Power BI, garantindo eficiência e qualidade nas soluções analíticas.

Este profissional também deverá administrar ou ter conhecimento sobre criação de clusters Gateway e gestão de acessos, assegurando segurança e integração entre ambientes.


Principais Competências Técnicas:

Experiência sólida em ambientes de dados em nuvem, com foco em AWS (Amazon Web Services) — serviços como S3, Glue, EMR, Redshift, Lambda, entre outros.

Atuação com Databricks, incluindo desenvolvimento e otimização de notebooks, jobs e integração com outras ferramentas do ecossistema de dados.

Conhecimento e aplicação de observabilidade em pipelines de dados – uso de ferramentas de monitoramento, logging, tracing e alertas para garantir qualidade e confiabilidade dos dados.

Capacidade de criação e manutenção de templates e frameworks reutilizáveis para orquestração de pipelines de dados.

Práticas de CI/CD para dados, automação de deploys e versionamento de código.

Vivência com boas práticas de engenharia de dados, como modelagem, particionamento, governança e segurança da informação.

Arquitetura e Performance Tuning em Power BI: otimização de modelos, DAX, governança de workspaces e boas práticas para ambientes corporativos.

Administração de clusters Gateway e gestão de acessos para integração segura entre ambientes e usuários.


Diferenciais Desejáveis:

Certificações AWS ou Databricks.

Experiência em ambientes de dados com alto volume (Big Data).

Conhecimento em Apache Airflow, dbt, Spark ou outras ferramentas de transformação e orquestração.

Mentalidade DevOps/DataOps.

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