Engenheiro(a) de Dados – Big Data & Cloud AWS

vagas.sc

São Paulo

Híbrido

BRL 180 000 - 300 000

Tempo integral

Há 12 dias

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Resumo da oferta

vagas.sc busca um(a) Engenheiro(a) de Dados para atuar no desenho, construção e evolução de arquiteturas de dados modernas, escaláveis e orientadas à performance. O profissional garantirá dados confiáveis, acessíveis e escaláveis, apoiando a decisão estratégica e a evolução tecnológica.

O papel envolve estruturar pipelines de dados, organizar camadas de dados e sustentar ambientes distribuídos em cloud (AWS), contribuindo para eficiência, governança e qualidade das soluções.

Qualificações

  • Experiência como Engenheiro(a) de Dados, com foco em Big Data e pipelines de dados.
  • Vivência com arquitetura de dados (data lakes, data warehouses, etc.).
  • Experiência com cloud (AWS) e bancos de dados SQL/NoSQL.
  • Conhecimento em Python, Java, Scala ou R e em engines de processamento distribuído (Spark/Hadoop).
  • Conhecimento em modelagem de dados e em governança de dados (DAMA-DMBOK).
  • Conhecimento em metodologias ágeis (Scrum, Kanban).

Responsabilidades

  • Desenhar, construir e evoluir arquiteturas de dados escaláveis e de alto desempenho.
  • Desenvolver e manter pipelines de dados (ETL/ELT).
  • Operar com grandes volumes de dados em ambientes cloud (AWS).
  • Garantir qualidade, governança e organização dos dados para apoiar decisões de negócio.
  • Modelar dados para analytics e apoiar iniciativas de dados corporativos.

Conhecimentos

Engenheiro de Dados
Big Data
arquiteturas de dados
data lakes
data warehouses
cloud AWS
SQL
NoSQL
Python
Java
Scala
R
Spark
Hadoop
modelagem de dados
metodologias ágeis
DAMA-DMBOK
SAP

Ferramentas

SAP BTP
SAP S/4 HANA
SAP Analytics Cloud
SAP Data Warehouse Cloud

Descrição da oferta de emprego

Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados com experiência em soluções de Big Data, para atuar no desenho, construção e evolução de arquiteturas de dados modernas, escaláveis e orientadas à performance.

Esse(a) profissional será responsável por garantir que os dados da empresa sejam confiáveis, acessíveis e escaláveis, apoiando diretamente a tomada de decisão e a evolução tecnológica do negócio.

Além disso, terá papel fundamental na estruturação de pipelines de dados, organização das camadas de dados e sustentação de ambientes distribuídos em cloud (AWS), contribuindo para a eficiência, governança e qualidade das soluções implementadas.

Modelo de Trabalho

Modelo híbrido, com atuação presencial às terças e quintas-feiras na região da Faria Lima – São Paulo (SP).

Modelo de Contratação

Contratação no modelo PJ, por meio da Iventis Consultoria.

Requisitos Técnicos
  • Experiência como Engenheiro(a) de Dados, com foco em Big Data
  • Vivência com arquitetura de dados (data lakes, data warehouses, etc.)
  • Experiência com cloud (AWS)
  • Conhecimento em bancos de dados:
    • SQL (ex: PostgreSQL, MySQL, SQL Server)
    • NoSQL (ex: MongoDB, Cassandra, DynamoDB)
  • Experiência com linguagens de programação:
    • Python, Java, Scala ou R
  • Experiência com engines de processamento distribuído:
    • Spark, Hadoop ou similares
  • Conhecimento em modelagem de dados
  • Familiaridade com metodologias ágeis (Scrum, Kanban, etc.)
  • Conhecimento em governança de dados (DAMA-DMBOK)
Diferenciais
  • Experiência com soluções SAP:
    • SAP BTP
    • SAP S/4 HANA
    • SAP Analytics Cloud (SAC)
    • SAP Data Warehouse Cloud (DWC)
  • Experiência em ambientes corporativos complexos e alta volumetria de dados
Perfil Comportamental
  • Pensamento analítico e visão sistêmica
  • Autonomia e proatividade
  • Boa comunicação com times técnicos e de negócio
  • Organização e foco em qualidade
Responsabilidades
  • Desenvolver e manter pipelines de dados (ETL/ELT)
  • Projetar e evoluir arquiteturas de dados escaláveis
  • Atuar com grandes volumes de dados (Big Data)
  • Trabalhar em ambientes cloud (AWS)
  • Garantir qualidade, governança e organização dos dados
  • Implementar e otimizar processamento distribuído
  • Modelar dados para suportar analytics e decisões de negócio
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