Engenharia de dados aws sênior

Engenharia de Dados AWS Sênior - Localização: Alphaville - Barueri, BR,
Profissional de nível Sênior que atue com(Dados / AWS).
Responsabilidades:
Organizar, coletar e processar (ferramentas ETL) grandes volumes de dados, traduzindo os objetivos de negócio do cliente em uma estratégia de gerenciamento de informações e inteligência de negócios.
Manter os pipelines de dados e garantir a segurança no acesso às informações.
Criar e expor métricas (painéis) sobre os dados obtidos, garantindo qualidade e integridade das informações.
Atuar em iniciativas de modernização da plataforma de dados, com foco em arquitetura Lakehouse, governança, qualidade e preparação de dados para consumo analítico e de IA.
Estruturar modelagem dimensional para consumo por times de negócio, dashboards e relatórios.
Domínio do ciclo de vida completo do dado: ingestão, processamento, armazenamento, transformação, consumo e governança.
Requisitos Obrigatórios
Experiência em coleta, transformação e carga de dados (ferramentas de ETL)
Modelagem e bancos de dados No SQL: Mongo DB, Dynamo DB e Hadoop
Arquitetura Lakehouse com Apache Iceberg (gerenciamento de tabelas analíticas, versionamento, evolução de schema, particionamento e otimização de performance)
Query Engines para grandes volumes: Athena, Trino, Presto ou Spark SQL, com capacidade de otimizar consultas e trabalhar com formatos colunares (Parquet, ORC)
Modelagem dimensional (fato e dimensão, granularidade, chaves, hierarquias, métricas e indicadores)
Experiência com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados
Execução de testes unitários e testes de performance
Boas práticas de segurança, controle de acesso e monitoramento em nuvem
Diferenciais:
Certificações AWS Practitioner e AWS Data Engineer
Experiência em data quality e observability (validações, completude, consistência, unicidade, integridade e acurácia; monitoramento contínuo e detecção de anomalias)
Experiência em ferramentas de infra as code (Terraform, Cloud Watch)
Conhecimento em Data Mesh (dados como produto, ownership por domínio, governança federada, infraestrutura self-service, contratos de dados e catálogo)
Conhecimento em IA aplicada a dados (feature stores, integração de pipelines com modelos de IA, importância de dados limpos e rastreáveis para modelos)
Descrição comportamental:
Goste de trabalhar em equipe e sejacolaborativaem suas atribuições;
Tenhacoragempara se desafiar e ir além, abraçando novas oportunidades de crescimento;
Transforme ideias emsoluções criativase busque qualidade em toda sua rotina;
Tenha habilidades deresolução de problemas ;
Possua habilidade e se sinta confortável para trabalhar de forma independente egerenciar o próprio tempo ;
Tenha interesse em lidar com situações adversas einovadorasno âmbito tecnológico.
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