AWS DATA & ANALYTICS ENGINEER

iblue; São Paulo; Presencial; BRL 180 000 - 300 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A iblue Consulting está buscando um AWS Data & Analytics Engineer para projetar, evoluir e sustentar pipelines de dados em ambiente AWS. Você atuará na construção de Data Lakes com S3, Data Warehouses com Redshift Serverless e pipelines com PySpark.

Espera-se sólida experiência em modelagem dimensional, governança de dados e otimização de consultas. O papel envolve ambientes corporativos de missão crítica e entrega de insights analíticos.

Qualificações

• Mínimo de 5 anos atuando com Engenharia de Dados.
• Experiência comprovada em 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.
• Modelagem Dimensional (Star/Snowflake); SQL Avançado; PySpark.

Responsabilidades

• Projetar, implementar e evoluir arquiteturas de dados em AWS.
• Desenvolver pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados com AWS Glue e PySpark.
• Criar e manter Data Lake com Amazon S3; Data Warehouse com Redshift Serverless.
• Desenvolver consultas otimizadas com Amazon Athena e gerenciar metadata.
• Garantir qualidade, governança e otimização de custos de dados.

Conhecimentos

PySpark

SQL

Data modeling

ETL/ELT

AWS data platform

Data governance

Performance optimization

Distributed processing

Ferramentas

AWS Glue

Amazon Redshift Serverless

Amazon S3

Amazon Athena

Data Catalog

Glue Catalog

Descrição da oferta de emprego

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.

Valores

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

Requisitos

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).