Profissional Engenheiro(a) de Dados

Há 5 dias
Brasil Luby Tempo integral

#VemPraLuby

Aqui você terá a oportunidade de:

  • Evoluir em um ambiente de alta performance: Uma cultura onde o desenvolvimento é contínuo, com autonomia e envolvimento em projetos nacionais e internacionais que realmente testam suas habilidades e impulsionam seu potencial.
  • Integrar um time apaixonado por tecnologia: Aqui, você vai trabalhar ao lado de talentos experientes em um ambiente colaborativo e disruptivo, utilizando as tecnologias mais avançadas do mercado.
  • Deixar sua marca no mundo: Nossas soluções digitais impactam diretamente a vida de milhares de pessoas, e é a sua chance de ser parte ativa na construção de um futuro mais digital e conectado.
  • Trabalhar de forma remota e com flexibilidade: Seja qual for o seu lugar, estamos prontos para te receber no nosso time

Sua Missão:

Buscamos um Engenheiro de Dados para atuar alocado em um dos nossos clientes, em um time que desenvolve produtos de dados para a área de Reliability Experience de uma grande operadora de telecomunicações dos Estados Unidos.

Principais Atividades:

  • Projetar, desenvolver e manter pipelines de ETL na AWS utilizando Glue, Spark, EMR, Athena, S3 e Step Functions.
  • Ingerir e modelar dados de sistemas operacionais como AOM, IPDR, Scope, CARS, IRIS e Gisual.
  • Transformar dados brutos de telemetria e de ticketing em produtos de dados limpos, documentados e reutilizáveis.
  • Implementar validação de qualidade de dados, monitoramento e alertas para garantir a confiabilidade de cada release.
  • Gerenciar releases versionados dos produtos de dados, incluindo mudanças de schema, retrocompatibilidade e release notes.
  • Escrever e otimizar SQL e Python para transformações, validações e análises.
  • Atuar junto a product owners, engenheiros de confiabilidade e analistas na definição de requisitos e na priorização das entregas.

Requisitos essenciais:

  • Pelo menos 4 anos de experiência em engenharia de dados.
  • Experiência prática com AWS Glue, Spark, Athena, S3, EMR e Step Functions.
  • Domínio de SQL e Python.
  • Experiência comprovada na construção e manutenção de pipelines de ETL em produção.
  • Experiência com frameworks de qualidade de dados, validação e monitoramento de pipelines.
  • Familiaridade com práticas de versionamento e release de datasets ou produtos de dados.
  • Inglês avançado
Cidades principais