Engenheiro(a) de Dados AWS SR - Pipelines Escaláveis

Stefanini

United States

On-site

USD 120,000 - 160,000

Full time

9 days ago

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Job summary

Stefanini está buscando um engenheiro de dados para projetar, implementar e manter pipelines de dados escaláveis, assegurando qualidade, segurança e integridade dos dados. O profissional trabalhará com ciência de dados, engenharia e negócios para transformar necessidades em soluções robustas, além de otimizar ETL e monitorar infraestruturas.

É necessária formação em computação/engenharia, 5+ anos de experiência, e domínio de AWS Glue, Spark, Hadoop, Kafka e Airflow.

Qualifications

  • Graduação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação ou áreas relacionadas.
  • Experiência mínima de 5 anos em engenharia de dados.
  • Conhecimento em Python, AWS Glue com Spark, Athena, Step Functions, Lambda e APIs.
  • Domínio de Hadoop, Spark, Kafka, Airflow, SQL e bancos de dados NoSQL.
  • Experiência com modelagem de dados, data lakes e data warehouses.
  • Capacidade de colaborar em equipes ágeis.

Responsibilities

  • Projetar, implementar e manter pipelines de dados escaláveis e eficientes.
  • Zelar pela qualidade, integridade e segurança dos dados.
  • Colaborar com equipes de ciência de dados, engenharia e negócios para compreender necessidades e desenvolver soluções.
  • Otimizar processos de ETL e integração de dados.
  • Monitorar e solucionar problemas relacionados a dados e infraestrutura.

Skills

Python
Colaboração em equipes ágeis
Experiência em engenharia de dados
Modelagem de dados

Education

Bacharelado em Ciência da Computação/Engenharia/IS

Tools

AWS Glue com Spark
Athena
Step Functions
Lambda
APIs
Hadoop
Spark
Kafka
Airflow
SQL
NoSQL databases

Job description

Stefanini está buscando um engenheiro de dados para projetar, implementar e manter pipelines de dados escaláveis, assegurando qualidade, segurança e integridade dos dados. O profissional trabalhará com ciência de dados, engenharia e negócios para transformar necessidades em soluções robustas, além de otimizar ETL e monitorar infraestruturas.

É necessária formação em computação/engenharia, 5+ anos de experiência, e domínio de AWS Glue, Spark, Hadoop, Kafka e Airflow.

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