Engenheiro(a) de Dados - Foco em AWS (Pleno/Sênior)
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- Mogi das Cruzes - SP
- Permanente
- Período integral
- 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.
- 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.