Engenharia de Dados AWS - Pleno ou Sênior

* Salário: R$ 11.000 a R$ 20.000 por mês (estimado)

* O valor exibido é uma estimativa calculada com base em dados públicos e referências do mercado. Não garantimos que este seja o salário oferecido para esta vaga específica.

Área: Tecnologia da Informação

Nível: Senior

📍ENGENHARIA DE DADOS AWS - PLENO OU SÊNIOR

A posição de Engenharia de Dados, tem como propósito fortalecer a capacidade analítica e de processamento de dados da organização, apoiando a expansão de soluções digitais baseadas em dados em larga escala. Atuará em um ambiente de alta complexidade técnica, com foco em arquiteturas modernas de dados (Lakehouse) e integração de múltiplas fontes, garantindo governança, qualidade e segurança da informação.

➡PRINCIPAIS ATIVIDADES:
Projetar, desenvolver e otimizar pipelines de dados robustos e escaláveis.
Implementar e sustentar arquiteturas Lakehouse (camadas Bronze, Silver, Gold).
Definir padrões técnicos e metodológicos para engenharia de dados.
Integrar dados de diferentes sistemas e bancos(Oracle, SQL Server, AWS).
Garantir governança de dados (qualidade, segurança, lineage, compliance).
Participar de reuniões estratégicas com stakeholders para traduzir requisitos de negócio em soluções técnicas.
Definir e acompanhar KPIs de performance e eficiência das soluções.
Desenvolvimento e manutenção de relatórios complexos em SQL avançado.
Construção e otimização de pipelines de dados em AWS (Athena, Glue, Lambda, EventBridge, DynamoDB, Lake Formation, SNS, SES, S3).
Transformações de dados em larga escala com Spark e Python.
Análises de performance e otimização de queries/processos.
Documentação de processos e arquiteturas.
Validação de requisitos e execução de testes de qualidade de dados.
Atualização de catálogos de dados e treinamentos sobre boas práticas de governança.

➡SKILLS NECESSÁRIAS:
Superior completo em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
Experiência avançada em engenharia de dados.
Inglês técnico para leitura e escrita.
Habilidade/experiência em:
SQL avançado, Python e Spark.
Serviços AWS para dados (Athena, Glue, Lambda, EventBridge, DynamoDB, Lake Formation, SNS, SES, S3).
Arquiteturas Lakehouse (camadas Bronze, Silver, Gold).
Governança de dados (catálogo, qualidade, segurança, lineage).

➡SOFTS SKILLS:
Comunicação eficiente;
Pensamento crítico;
Proatividade;
Influência técnica;
Autonomia;
Capacidade analítica;
Visão de negócio para transformar demandas complexas em soluções escaláveis.

➡DIFERENCIAIS:
Certificações: AWS Data Analytics, AWS Solutions Architect ou equivalentes.
Experiência com múltiplos provedores de nuvem (GCP, Azure) ou Snowflake.
Atuação prévia em projetos de Data Lake/Data Warehouse de grande porte.
Vivência em ambientes ágeis e empresas de alta volumetria de dados.