Solução de dados avançada é essencial para as organizações que buscam inovar e melhorar suas operações. O engenheiro de dados AWS desempenha um papel fundamental nesse processo.
Uma das principais responsabilidades do engenheiro de dados AWS é projetar, implementar e manter pipelines de dados escaláveis e eficientes em ambiente AWS. Isso envolve a criação de soluções de integração de dados utilizando os principais serviços da AWS, como AWS Glue, Lambda, S3, Athena e Redshift.
A governança, qualidade e segurança dos dados são aspectos críticos no setor de saúde. O engenheiro de dados AWS deve assegurar que os dados estejam alinhados com as normas e regulamentações específicas do setor (LGPD, HIPAA, ANS, etc.).
O engenheiro de dados AWS trabalha de forma colaborativa com equipes multidisciplinares (médica, operacional, TI, científica) para compreender requisitos de negócio e traduzi-los em soluções técnicas eficazes.
Essa profissão exige habilidades sólidas em engenharia de dados, experiência comprovada em ambientes AWS e conhecimento avançado em SQL. Além disso, o engenheiro de dados AWS deve ser capaz de documentar rotinas, pipelines, arquitetura de sistemas, fluxos de dados e processos.
Requisitos Técnicos
* Experiência sólida em engenharia de dados, com atuação comprovada em ambientes AWS.
* Conhecimento avançado em SQL (desenvolvimento, otimização de consultas, modelagem e manipulação de dados).
* Proficiência em linguagens de programação voltadas à manipulação e processamento de dados, como Python e PySpark.
* Experiência em bancos de dados relacionais (como PostgreSQL, MySQL, SQL Server) e NoSQL (DynamoDB, MongoDB, etc.).
* Vivência com ferramentas de orquestração de workflows e automação de pipelines, como Apache Airflow ou Amazon MWAA.
* Familiaridade com práticas de DevOps e automação de infraestrutura (CI/CD, Infrastructure as Code – Terraform, CloudFormation).
* Certificações AWS relevantes (Data Analytics – Specialty, Machine Learning – Specialty, Solutions Architect – Associate) serão considerados diferenciais.
Habilidades Comportamentais
* Comunicação clara e eficaz, capaz de dialogar tanto com área técnica quanto com stakeholders não técnicos.
* Capacidade de atuação colaborativa em equipes ágeis e multidisciplinares.
* Proatividade na identificação e solução de problemas, bem como no aprimoramento contínuo dos processos de dados.
* Compromisso com aprendizagem contínua, busca pela inovação e atualização frente às tendências do setor de dados e saúde.