Engenheiro(a) de Dados Sênior

Nava | Tech for Business; São Paulo; Presencial; BRL 150 000 - 190 000; Tempo integral

Resumo da oferta

A Nava | Tech for Business está em busca de um Engenheiro(a) de Dados / Especialista em Plataforma de Dados para atuar na construção, manutenção e monitoramento de pipelines em nuvem com foco em performance, escalabilidade e governança.

O profissional deverá trabalhar com AWS, Databricks e práticas de observabilidade para garantir a qualidade dos dados, além de promover automação via CI/CD para pipelines de dados. Formação em engenharia de dados ou áreas correlatas é desejável.

Qualificações

• Experiência sólida em plataformas de dados na nuvem, com foco em AWS (S3, Glue, EMR, Redshift, Lambda).
• Atuação com Databricks, incluindo notebooks, jobs e integração com outras ferramentas do ecossistema de dados.
• Conhecimento e aplicação de observabilidade em pipelines de dados – logging, tracing e alertas para qualidade dos dados.
• Capacidade de criação e manutenção de templates e frameworks reutilizáveis para orquestração de pipelines de dados.
• Práticas de CI/CD para dados, automação de deploys e versionamento de código.
• Boas práticas de engenharia de dados: modelagem, particionamento, governança e segurança da informação.

Conhecimentos

AWS services

Databricks

Observability

CI/CD for data

Data governance

Security

Data modeling

Performance tuning

Ferramentas

S3

Glue

EMR

Redshift

Lambda

Airflow

dbt

Spark

Descrição da oferta de emprego

Estamos buscando por um Engenheiro(a) de Dados / Especialista em Plataforma de Dados

Profissional precisa ter com sólida experiência em plataformas de dados, capaz de atuar na construção, manutenção e monitoramento de pipelines em ambiente em nuvem, com foco em performance, escalabilidade e governança.

Principais competências técnicas

• Experiência sólida em ambientes de dados em nuvem, com foco em AWS (Amazon Web Services) serviços como S3, Glue, EMR, Redshift, Lambda, entre outros;
• Atuação com Databricks, incluindo desenvolvimento e otimização de notebooks, jobs e integração com outras ferramentas do ecossistema de dados;
• Conhecimento e aplicação de observabilidade em pipelines de dados – uso de ferramentas de monitoramento, logging, tracing e alertas para garantir a qualidade e confiabilidade dos dados;
• Capacidade de criação e manutenção de templates e frameworks reutilizáveis para orquestração de pipelines de dados
• Práticas de CI/CD para dados, automação de deploys e versionamento de código;
• Vivência com boas práticas de engenharia de dados, como modelagem, particionamento, governança e segurança da informação.

Diferenciais desejáveis

• Certificações AWS ou Databrick
• Experiência em ambientes de dados com alto volume (big data
• Conhecimento em Apache Airflow, dbt, Spark ou outras ferramentas de transformação e orquestração