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Engenheiro(a) de dados – foco em aws (pleno/sênior)

Mogi das Cruzes
Winover Contact Center
Anunciada dia 14 abril
Descrição

A Winover é uma organização comprometida com o bem‑estar e o crescimento de seus colaboradores. Nosso ambiente de trabalho é dinâmico, acolhedor e colaborativo, oferecendo oportunidades para desenvolvimento contínuo e valorização da equipe. Acreditamos que nossos colaboradores são a chave para o sucesso da empresa e, por isso, priorizamos o equilíbrio entre vida pessoal e profissional, além de promover práticas que garantem qualidade de vida no trabalho.
Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados Pleno/Sênior, apaixonado(a) por dados, arquitetura e escalabilidade, para atuar na construção, evolução e sustentação de pipelines de dados robustos, seguros e performáticos em ambiente AWS.
O profissional será responsável por desenvolver e manter processos de ETL/ELT, integrar múltiplas fontes de dados (APIs, bancos relacionais, arquivos, mensagerias), estruturar camadas analíticas e apoiar diretamente iniciativas de BI, Analytics e Inteligência Artificial.
Buscamos alguém com domínio em Python, sólida experiência em engenharia de dados e que compreenda boas práticas de modelagem, versionamento, observabilidade e governança de dados. Vivência com ambientes de dados escaláveis, especialmente em cloud AWS, é essencial.
Atuamos com produtos SaaS, ERPs e plataformas de dados; será considerado um diferencial importante a experiência com ambientes corporativos, dados operacionais e integrações complexas.
O que oferecemos

Ambiente de Trabalho Positivo: Acreditamos que um clima organizacional saudável é fundamental para o bem‑estar de todos. Aqui, você encontrará um time de colegas e gestores prontos para apoiar o seu desenvolvimento.
Oportunidades de Crescimento: Investimos no crescimento profissional de nossos colaboradores por meio de treinamentos e promoções internas.
Benefícios Atraentes: Além de um salário compatível com o mercado, oferecemos benefícios que garantem qualidade de vida, como assistência médica e programas de bem‑estar.

Responsabilidades e atribuições

Desenvolver, manter e evoluir pipelines de dados (ETL/ELT) utilizando Python.
Construir integrações com diferentes fontes de dados (APIs REST, bancos SQL/NoSQL, arquivos, mensagerias).
Atuar na modelagem de dados para camadas analíticas (Bronze, Silver, Gold ou equivalentes).
Trabalhar com serviços AWS para ingestão, processamento, armazenamento e consumo de dados.
Garantir qualidade, confiabilidade, rastreabilidade e performance dos dados.
Implementar boas práticas de versionamento, monitoramento e tratamento de falhas em pipelines.
Apoiar times de BI, Analytics e IA no consumo correto dos dados.
Participar de code reviews, discussões técnicas e melhorias contínuas da arquitetura de dados.
Documentar fluxos, pipelines, regras de negócio e arquitetura de dados.

Requisitos e qualificações

Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados (nível Pleno ou Sênior).
Domínio em Python, com foco em processamento e transformação de dados.
Experiência prática com ETL/ELT e pipelines de dados.
Vivência em AWS (ex: S3, EC2, RDS, Lambda, Glue, Athena, Redshift ou similares).
Conhecimento em bancos de dados relacionais (PostgreSQL, MySQL, SQL Server ou similares).
Experiência com versionamento de código (Git).
Capacidade de trabalhar com grandes volumes de dados e múltiplas fontes.
Boa comunicação, organização e perfil colaborativo.

Diferenciais que podem te destacar

Experiência com arquiteturas de dados em camadas (Bronze / Silver / Gold, Data Lake, Data Warehouse).
Vivência com ferramentas de orquestração (Airflow, Prefect, Dagster ou similares).
Experiência com ferramentas de BI e Analytics (Superset, Power BI, Looker, etc).
Conhecimento em mensageria e streaming (Kafka, SQS, SNS, Pub/Sub).
Familiaridade com ambientes SaaS, ERPs ou sistemas corporativos.
Experiência com CI/CD para pipelines de dados.
Conhecimentos em qualidade de dados, testes e observabilidade.
Vivência com dados para Machine Learning ou produtos de IA.

Informações adicionais

Modalidade de contratação: Pessoa Jurídica (PJ).
Atuação remota ou híbrida (a depender da localidade e dinâmica do time).
Ambiente colaborativo com foco em entregas ágeis, aprendizado contínuo e inovação.

#J-18808-Ljbffr

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