AWS DATA & ANALYTICS ENGINEER

São Paulo Hybrid

Ouvir, criar e inspirar a transformação digital dos nossos clientes é o que nos motiva.

De pessoas para pessoas 😍

Acreditamos que, mais do que tecnologia, a transformação digital é sobre como as pessoas conduzem as mudanças nas empresas. E por entender isso, o fator humano é o que nos faz evoluir e modernizar processos.

Não é somente mais uma oportunidade... e sim um convite para você fazer parte dessa história. 

Na iblue Consulting você vai trabalhar com uma equipe multidisciplinar, que é responsável por alavancar o crescimento do negócio através das nossas pessoas. 🚀

Buscamos profissionais com os seguintes valores que corroboram com os nossos valores:

  • Cuidado com as pessoas;
  • Responsabilidade;
  • Ética;
  • Excelência e Resultados;
  • Cliente no ​​​​​​​centro.
Requirements

Estamos em busca de um AWS DATA & ANALYTICS ENGINEER para atuar na construção, evolução e sustentação de soluções modernas de dados em ambiente AWS. O profissional será responsável por projetar, desenvolver e otimizar pipelines de dados escaláveis, garantindo alta disponibilidade, desempenho, governança e qualidade das informações que suportam iniciativas analíticas e estratégicas da organização.

Se você tem sólida experiência em arquitetura de dados na AWS, modelagem dimensional, desenvolvimento de ETL/ELT e processamento distribuído utilizando Python (PySpark), além de forte capacidade analítica e atuação em ambientes corporativos de missão crítica, essa oportunidade é para você!

Principais Responsabilidades

  • Projetar, implementar e evoluir arquiteturas de dados em ambientes AWS.
  • Desenvolver pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados utilizando AWS Glue e PySpark.
  • Construir e manter ambientes de Data Lake utilizando Amazon S3 como camada central de armazenamento.
  • Desenvolver soluções analíticas e Data Warehouses utilizando Amazon Redshift Serverless.
  • Criar consultas otimizadas e datasets analíticos por meio do Amazon Athena.
  • Implementar processos de ETL/ELT escaláveis, resilientes e aderentes às melhores práticas de engenharia de dados.
  • Definir e implementar modelos dimensionais (Star Schema e Snowflake).
  • Garantir qualidade, integridade, consistência e governança dos dados.
  • Otimizar desempenho e custos das soluções de dados na AWS.
  • Atuar no troubleshooting e resolução de problemas relacionados a processamento, armazenamento e consulta de dados.
  • Produzir documentação técnica e promover transferência de conhecimento para equipes internas.
  • Apoiar arquiteturas corporativas orientadas a dados, analytics e Business Intelligence.
  • Participar de definições arquiteturais e revisões técnicas relacionadas ao ecossistema de dados.

Requisitos e Qualificações

  • Mínimo de 5 anos atuando com Engenharia de Dados.
  • Experiência comprovada em projetos de Analytics e Data Platform na AWS.
  • Experiência com Data Lakes e Data Warehouses corporativos.
  • Sólida experiência em:
    • AWS Data Platform;
    • AWS Glue;
    • Jobs Spark;
    • Crawlers;
    • Data Catalog;
    • Workflows;
    • Particionamento de dados;
    • Amazon Redshift Serverless;
    • Modelagem e administração lógica;
    • Otimização de consultas;
    • Data Warehouse Analytics;
    • Amazon S3;
    • Estruturação de Data Lakes;
    • Organização de camadas (Raw, Trusted, Refined);
    • Versionamento e lifecycle policies;
    • Amazon Athena;
    • Consultas analíticas sobre Data Lake;
    • Otimização de performance e custos;
    • Integração com Glue Catalog;
    • Engenharia de Dados;
    • Modelagem Dimensional;
    • Star Schema;
    • Snowflake Schema;
    • Tabelas Fato e Dimensão;
    • Slowly Changing Dimensions (SCD);
    • SQL Avançado;
    • Window Functions;
    • CTEs;
    • Query Tuning;
    • Procedures e Views;
    • Manipulação de grandes volumes de dados;
    • Python Avançado (PySpark);
    • Processamento distribuído;
    • Desenvolvimento de rotinas ETL/ELT;
    • Tratamento e transformação de dados estruturados e semiestruturados.

Habilidades Comportamentais

  • Perfil analítico e orientado a resultados.
  • Forte capacidade de resolução de problemas.
  • Comunicação clara e objetiva.
  • Proatividade e senso de dono.
  • Capacidade de atuar em equipes multidisciplinares.
  • Facilidade para compartilhar conhecimento.
  • Organização e foco em qualidade técnica.
  • Visão de arquitetura e escalabilidade.
  • Vivência em ambientes corporativos de médio e grande porte.
  • Atuação em projetos de modernização e migração de plataformas analíticas para nuvem.

Diferenciais

  • Experiência/Conhecimento em:
    • AWS Lake Formation;
    • AWS IAM aplicado a ambientes de dados;
    • AWS CloudWatch para monitoramento;
    • AWS Lambda;
    • Event-Driven Data Pipelines;
    • Apache Spark;
    • Apache Iceberg;
    • Apache Hudi;
    • Apache Parquet;
    • Apache Avro;
    • Apache Airflow;
    • Git e GitFlow;
    • CI/CD para Data Engineering;
    • Terraform ou AWS CDK;
    • Conceitos de Data Mesh e Data Fabric;
    • Governança e Qualidade de Dados;
    • DataOps.
  • Certificações Desejáveis:
    • AWS Certified Solutions Architect – Associate (SAA-C03);
    • AWS Certified Data Engineer – Associate (DEA-C01).
by Quickin