Engenheiro(a) de Dados - Foco em AWS (Pleno/Sênior)

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  • Mogi das Cruzes - SP
  • Permanente
  • Período integral
  • Há 1 mês
A Winover é uma organização comprometida com o bem-estar e o crescimento de seus colaboradores. Nosso ambiente de trabalho é dinâmico, acolhedor e colaborativo, oferecendo oportunidades para desenvolvimento contínuo e valorização da equipe. Acreditamos que nossos colaboradores são a chave para o sucesso da empresa e, por isso, priorizamos o equilíbrio entre vida pessoal e profissional, além de promovermos práticas que garantem qualidade de vida no trabalho.Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados Pleno/Sênior, apaixonado(a) por dados, arquitetura e escalabilidade, para atuar na construção, evolução e sustentação de pipelines de dados robustos, seguros e performáticos em ambiente AWS.O profissional será responsável por desenvolver e manter processos de ETL/ELT, integrar múltiplas fontes de dados (APIs, bancos relacionais, arquivos, mensagerias), estruturar camadas analíticas e apoiar diretamente iniciativas de BI, Analytics e Inteligência Artificial.Buscamos alguém com domínio em Python, sólida experiência em engenharia de dados e que compreenda boas práticas de modelagem, versionamento, observabilidade e governança de dados. Vivência com ambientes de dados escaláveis, especialmente em cloud AWS, é essencial.Atuamos com produtos SaaS, ERPs e plataformas de dados, portanto será considerado um diferencial importante a experiência com ambientes corporativos, dados operacionais e integrações complexas.O que oferecemos:Ambiente de Trabalho Positivo: Acreditamos que um clima organizacional saudável é fundamental para o bem-estar de todos. Aqui, você encontrará um time de colegas e gestores prontos para apoiar o seu desenvolvimento.Oportunidades de Crescimento: Investimos no crescimento profissional de nossos colaboradores por meio de treinamentos e promoções internas.Benefícios Atraentes: Além de um salário compatível com o mercado, oferecemos benefícios que garantem qualidade de vida, como assistência médica e programas de bem-estar.
  • Desenvolver, manter e evoluir pipelines de dados (ETL/ELT) utilizando Python.
  • Construir integrações com diferentes fontes de dados (APIs REST, bancos SQL/NoSQL, arquivos, mensagerias).
  • Atuar na modelagem de dados para camadas analíticas (Bronze, Silver, Gold ou equivalentes).
  • Trabalhar com serviços AWS para ingestão, processamento, armazenamento e consumo de dados.
  • Garantir qualidade, confiabilidade, rastreabilidade e performance dos dados.
  • Implementar boas práticas de versionamento, monitoramento e tratamento de falhas em pipelines.
  • Apoiar times de BI, Analytics e IA no consumo correto dos dados.
  • Participar de code reviews, discussões técnicas e melhorias contínuas da arquitetura de dados.
  • Documentar fluxos, pipelines, regras de negócio e arquitetura de dados.
  • Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
  • Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados (nível Pleno ou Sênior).
  • Domínio em Python, com foco em processamento e transformação de dados.
  • Experiência prática com ETL/ELT e pipelines de dados.
  • Vivência em AWS (ex: S3, EC2, RDS, Lambda, Glue, Athena, Redshift ou similares).
  • Conhecimento em bancos de dados relacionais (PostgreSQL, MySQL, SQL Server ou similares).
  • Experiência com versionamento de código (Git).
  • Capacidade de trabalhar com grandes volumes de dados e múltiplas fontes.
  • Boa comunicação, organização e perfil colaborativo.
Diferenciais que podem te destacar
  • Experiência com arquiteturas de dados em camadas (Bronze / Silver / Gold, Data Lake, Data Warehouse).
  • Vivência com ferramentas de orquestração (Airflow, Prefect, Dagster ou similares).
  • Experiência com ferramentas de BI e Analytics (Superset, Power BI, Looker, etc).
  • Conhecimento em mensageria e streaming (Kafka, SQS, SNS, Pub/Sub).
  • Familiaridade com ambientes SaaS, ERPs ou sistemas corporativos.
  • Experiência com CI/CD para pipelines de dados.
  • Conhecimentos em qualidade de dados, testes e observabilidade.
  • Vivência com dados para Machine Learning ou produtos de IA.
  • Modalidade de contratação: Pessoa Jurídica (PJ).
  • Atuação remota ou híbrida (a depender da localidade e dinâmica do time).
  • Ambiente colaborativo com foco em entregas ágeis, aprendizado contínuo e inovação.

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