Engenheiro(a) de Dados AWS

Overview

Join to apply for the Engenheiro(a) de Dados AWS - SR role at Objective.

Somos ávidos por tecnologia, criatividade e desafios. Valorizamos a diversidade e acreditamos que ela é fundamental para a inovação e entregas de valor aos nossos clientes. Todas as nossas vagas são destinadas a todas as pessoas, com ou sem deficiência, independentemente de idade, gênero, orientação sexual, etnia, religião ou qualquer outra característica. Se você se identifica com a posição, venha fazer parte do nosso time

O trabalho é remoto (anywhere office) com escritórios em Maringá, São Paulo e Chicago (EUA).

O que buscam

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados, em níveis de carreira Sênior, para atuar em um ambiente descontraído e dinâmico, com aprendizado contínuo no desenvolvimento de grandes projetos junto a grandes clientes nacionais e internacionais.

Responsabilidades

• Projetar e implementar pipelines de dados escaláveis usando AWS Glue/Spark, Step Functions, Lambda, EMR e integrações.
• Modelar e otimizar Data Lake/Lakehouse.
• Administrar e tunar Amazon Redshift (sort/dist keys, WLM/Auto WLM, RA3, Concurrency Scaling, materialized views, Spectrum, UNLOAD/COPY, late-binding views).
• Garantir qualidade de dados e observabilidade.
• Implementar governança e segurança (Lake Formation, IAM least-privilege, KMS, RLS/CLS, mascaramento, auditoria).
• Automatizar infraestrutura com IaC (Terraform), CI/CD (GitHub Actions/GitLab CI), versionamento e revisão de código.
• Realizar code reviews criteriosos (legibilidade, padrões, testes, custos/performance) e mentorar o time para elevar a barra técnica.
• Trabalhar com times de produto, analytics e ciência de dados para disponibilizar datasets confiáveis e bem documentados (dbt/Docs, data contracts, lineage).
• Otimizar custo/performance continuamente (storage tiers, workload management, caching, compressão, layout físico, vacuum/maintenance).

Requisitos

• Experiência sólida em AWS com foco prático em Redshift e S3.
• Vivência com ETL/ELT usando AWS Glue (PySpark) e/ou EMR/Spark; orquestração com Step Functions ou Airflow.
• Domínio de SQL avançado (window functions, CTEs, otimização de queries) e noções de modelagem dimensional (Star/Snowflake) e/ou Data Vault.
• Conhecimentos de formato columnar, particionamento por data/chaves, Glue Catalog/Athena.
• Boas práticas de segurança (IAM/KMS), monitoramento (CloudWatch) e logging.
• Python (Pandas/PySpark) para jobs e utilitários; Lambda (Serverless).
• Domínio de Git e pipelines de CI/CD.
• Comunicação clara, mentalidade de dono(a) e foco em entrega com qualidade.
• Inglês técnico.

Diferenciais

• dbt (tests, docs, exposures) e data lineage.
• Lakehouse com Apache Iceberg/Delta/Hudi; Athena/Spectrum avançado e Redshift Spectrum bem estruturado.
• Qualidade de dados com Great Expectations ou Deequ; contratos de esquema (Avro/Protobuf), Schema Registry.
• FinOps aplicado a dados (custo por workload, chargeback/showback, otimização de armazenamento/transferência).
• Observabilidade: CloudWatch Logs/Metrics, OpenTelemetry, QMRs no Redshift.
• Redshift Serverless, Materialized Views avançadas (PIT/bridges em Business Vault), RLS/CLS prático.
• Segurança e compliance: Lake Formation fine-grained, tagging, mascaramento dinâmico.
• Scala/Spark estruturado, Polars/Pandas para utilitários, Airflow avançado.

Etapas do processo

• Inscrição
• Fit cultural
• Entrevista técnica
• Entrevista com o cliente
• Contratação

Seniority level

• Mid-Senior level

Employment type

• Contract

Job function

• Information Technology

Industries

• IT Services and IT Consulting

We're unlocking community knowledge in a new way. This job description includes standard recruiting language; referrals caption and sign-in prompts have been removed for clarity.

#J-18808-Ljbffr

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