* 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
Somos ávidos por tecnologia, criatividade e desafios.
Se você gosta de desafios, aprendizado constante e valoriza as conexões pessoais, junte-se a nós!
# 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 QUE BUSCAMOS?
Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados, em níveis de carreira Sênior, que queiram trabalhar conosco em um ambiente descontraído e dinâmico, com aprendizado contínuo no desenvolvimento de grandes projetos, junto a grandes clientes nacionais e internacionais. Temos escritórios em Maringá, São Paulo e Chicago (EUA), mas a nossa atuação é remota: por aqui preferimos chamar de anywhere office.
O QUE ESSE PROFISSIONAL IRÁ FAZER?
- 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), além de 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).
O QUE É NECESSÁRIO PARA A POSIÇÃO?
- 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.
O QUE SERIA UM DIFERENCIAL?
- 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