Engenheiro De Dados Sênior
Caderno Nacional
Engenheiro De Dados Sênior - Detalhes da Vaga. ●
- Arquitetura de Data Lake e Data Warehouse: Estruturar e gerenciar o armazenamento de dados no AWS S3 (Data Lake) e construir modelos analíticos eficientes no Redshift (Data Warehouse), garantindo a integridade, segurança e governança da informação. ●
- Orquestração de Workflows: Criar, monitorar e otimizar DAGs no Apache Airflow para garantir a execução confiável de rotinas de ingestão, transformação e carga de dados, gerenciando dependências complexas. ●
- Processamento em Tempo Real e Orientado a Eventos: Desenvolver arquiteturas de streaming de dados e automatizar processos leves e baseados em eventos. ●
- Migração e Replicação de Dados: Implementar rotinas de Change Data Capture (CDC) e migração de bancos de dados relacionais e não-relacionais utilizando o AWS DMS
- Disponibilização de Dados para Analytics: Otimizar e particionar dados em Delta para habilitar consultas ad-hoc rápidas e eficientes através do AWS Athena, além de suportar times de BI e Ciência de Dados. ●
- Monitoramento e Performance: Identificar gargalos, realizar tuning de queries SQL e jobs Spark, e garantir a saúde da infraestrutura de dados. ●Competências Técnicas (Hard Skills):
- Linguagens de Programação: Domínio avançado em Python e SQL. ●
- Big Data & Computação Distribuída: Forte experiência com PySpark e noções sólidas sobre o funcionamento de clusters e otimização de processamento distribuído (Spark UI, gestão de memória, shuffling). ●
- Ecossistema AWS: Experiência prática consolidada na configuração e uso de S3, EMR, Glue, Athena, Lambda, Kinesis, DynamoDB e DMS. ●
- Databricks: Familiaridade com a plataforma Databricks, uso de notebooks, clusters e integração com Data Lakes. ●
- Google Cloud Platform (GCP): Experiência avançada em modelagem, particionamento e otimização de custos e consultas no Google BigQuery. ●
- Orquestração: Experiência na criação e manutenção de pipelines no Airflow (Python Operators, Sensors, XComs). ●
- Engenharia de Software: Conhecimento em versionamento de código (Git), CI/CD aplicados a dados e boas práticas de clean code. ●Competências Comportamentais (Soft Skills):
- Visão Analítica e Resolução de Problemas: Capacidade de investigar incidentes em pipelines complexos e propor soluções arquitetônicas eficientes. ●
- Comunicação Interpessoal: Habilidade para traduzir requisitos de negócios em soluções técnicas e atuar como facilitador entre times de Engenharia de Software, Ciência de Dados e Negócios. ●
- Senso de Dono (Ownership): Proatividade para monitorar a saúde dos dados e melhorar continuamente a arquitetura. ● Hard Skills:
- Python (Sênior)
- SQL (Sênior)
- CLEAN CODE (Sênior)
- DATABRICKS (Sênior)
- AWS Glue (Sênior)
- AWS S3 (Sênior)
- Redshift (Sênior)
- AWS EMR (Sênior)
- PYSPARK (Sênior)
- APACHE AIRFLOW (Sênior)
- GOOGLE BIGQUERY (Sênior)
- GOOGLE CLOUD PLATFORM (Sênior)
- DESENVOLVIMENTO DE PIPELINES ETL/ELT (Sênior)
- CI/CD (Sênior)
- VERSIONAMENTO DE CÓDIGO (Sênior)
- ARQUITETURA DE DATA LAKE (Sênior)
- SENSO DE DONO (Avançado )
- RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS (Avançado )
- Comunicação interpessoal (Avançado )
- VISÃO ANALÍTICA (Avançado )
- Trabalho em equipe e Proatividade (Avançado ) Benefícios:
- Plano de saúde
- Vale refeição/alimentação
- Ambiente de trabalho colaborativo
- Oportunidades de crescimento#vaga #oportunidade #tech #usabilidade. Requisitos para participar do processo. ● . O que oferecemos.
Vaga publicada há 1 dia atrás
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