Papel na empresa: O Engenheiro de Dados Sênior na Dataside atua como liderança técnica nos projetos, apoiando o Tech Lead e contribuindo para o desenvolvimento da equipe e disseminação de conhecimento. Tem autonomia para decisões técnicas de ponta a ponta, garantindo entregas alinhadas às necessidades do cliente. Além disso, realiza mentorias, revisões criteriosas e impulsiona a evolução técnica da empresa. Com uma visão estratégica sobre o valor dos dados, conecta suas entregas ao impacto nos negócios. Mais do que desenvolver soluções, atua como parceiro consultivo, provocando reflexões e fortalecendo a relação com o cliente por meio de propostas bem fundamentadas e confiança.Responsabilidades: Ser engenheiro principal em contratos e conduzir decisões técnicas de forma autônoma. Apoiar o Tech Lead na liderança técnica e estratégica dos projetos. Realizar revisões técnicas aprofundadas e mentorias com o time. Propor arquiteturas batch e streaming com visão de escalabilidade, eficiência e alinhamento ao negócio. Construir planos de melhoria de performance e redução de custo. Diagnosticar gargalos técnicos e operacionais e propor soluções sustentáveis. Comunicar soluções de forma clara para diferentes níveis (negócio, técnico, gestão). Trabalhar com múltiplas integrações, altos volumes de dados e demandas críticas de performance. Requisitos: Experiência sólida em projetos de engenharia de dados de altíssima complexidade. Capacidade de atuar em contextos sem experiência prévia com a stack, aprendendo com rapidez. Forte domínio de Spark (avançado) e Python com boas práticas de engenharia de software (modelo SOLID). SQL avançado, com tuning e leitura de planos de execução. Experiência com integração via APIs RESTful e sistemas distribuídos. Domínio da stack analítica da AWS, incluindo: S3, Athena, Redshift, Glue, EMR, Kinesis, Lambda, Step Functions, Lake Formation, Secrets Manager, CloudWatch, SNS, Cost Explorer, Glue DataBrew, Amazon Macie. Vivência com Databricks, incluindo: Gerenciamento de clusters e políticas, Unity Catalog (lineage, controle de acesso, versionamento), SQL Warehouse, Workflows, Delta Live Tables (DLT). Conhecimento de técnicas variadas de modelagem de dados: Data Vault, modelagem dimensional, pipelines orientados a eventos. Conhecimento em bancos NoSQL como DynamoDB, MongoDB e Cassandra. Domínio em dimensionamento de clusters, computação distribuída e análise de custo detalhado. Hard Skills: Spark (avançado), com domínio de Catalyst Optimizer, persistência, broadcast joins, caching e bucketing. Python com padrões SOLID e reutilização de componentes. SQL avançado com tuning, particionamento, otimização de planos de execução. Consumo e integração via APIs RESTful. Databricks (avançado): Unity Catalog, SQL Warehouse, Workflows, DLT, Pools e configuração de clusters. AWS Analytics Stack: S3, Athena, Glue, EMR, Redshift, Kinesis, Lambda, Step Functions, Lake Formation, Glue DataBrew, Macie, CloudWatch, SNS, Cost Explorer. Amazon Redshift (nível avançado): Otimização com sort keys, compressão, vacuum tuning, WLM avançado, SVL/SVV logs, Redshift Spectrum, arquitetura híbrida com S3. Modelagem de dados: Data Vault, 3NF, Dimensional, pipelines event-driven. Bancos NoSQL (DynamoDB, MongoDB). CI/CD com Git, GitHub Actions ou GitLab CI. Conceito de testes unitários aplicados à pipelines de dados. Frameworks e práticas de observabilidade e qualidade de dados: Great Expectations, Airflow, Prometheus, Grafana. Criação de soluções reutilizáveis e componíveis, com foco em Data Products e estratégias Data Mesh. Avaliação e planejamento de custo em nuvem: uso de Cost Explorer, dimensionamento com AWS Pricing Calculator. Soft Skills: Liderança técnica e influência estratégica. Capacidade de aprender a aprender. Clareza e profundidade na comunicação com áreas técnicas e de negócio. Postura consultiva, com escuta ativa e proatividade. Espírito de colaboração, mentoria e formação de equipe. Organização, foco em entrega e alto senso de responsabilidade. Inglês intermediário. Certificações desejáveis: AWS Data Engineer Associate. AWS Solutions Architect Associate. Diferenciais: AWS Certified Data Analytics Specialty. AWS Solutions Architect Professional. Databricks Certified Professional Data Engineer. Nossos Incentivos:1. Auxílio médico;2. Wellhub;3. Auxílio terapia;4. Teleatendimento em Nutrição;5. Seguro de vida;6. Day off no dia do aniversário;7. Parceria com instituições de ensino com desconto em cursos (Anhanguera, FIAP e Instituto Infnet);8. Gameficação interna (troque ações por prêmios);9. English Club;10. Reembolso + Bônus por certificação.Entre outrosAtuação remota. Valorizamos cada voz e cada pessoa, porque sabemos que a diversidade nos torna mais inovadores e fortes.