Modelo de atuação: Híbrido (2 a 3 vezes por semana em Brasília)
Sobre a vaga
Você fará parte do time responsável por evoluir nossa plataforma Data Lakehouse na AWS, integrando dados de múltiplas fontes, orquestrando pipelines confiáveis e disponibilizando camadas analíticas performáticas para consumo via Redshift e Power BI.
Responsabilidades
Projetar e implementar pipelines de dados em Airflow/MWAA, utilizando Python e SQL, seguindo boas práticas de modularidade, testes e versionamento.
Modelar camadas Bronze/Silver/Gold (arquitetura medallion) em S3 + Glue Data Catalog, definindo partições, formatos (Parquet/Delta) e tabelas otimizadas para consulta.
Construir e otimizar modelos analíticos em Amazon Redshift, garantindo performance e custo.
Publicar e manter datasets confiáveis para Power BI, incluindo incremental refresh, agregações e uso eficiente de DirectQuery/Import em Redshift.
Colaborar com analistas e times de negócio, traduzindo necessidades em datasets, KPIs e camadas consumíveis, documentando catálogos e contratos de dados.
Requisitos obrigatórios
Experiência prática com AWS (S3, Glue Data Catalog, Redshift, Airflow/MWAA).
Domínio em Python e SQL avançado.
Vivência com Power BI (modelagem semântica, DAX, incremental refresh, gateway, consumo de Redshift).
Experiência com arquitetura Data Lakehouse (medallion, Bronze/Silver/Gold, Parquet, partições e metadados).
Boas práticas de engenharia: Git, testes, code reviews, documentação, pipelines confiáveis.
Conhecimento em segurança e governança de dados (IAM, criptografia, princípios de mínimo privilégio, LGPD).
Diferenciais
Experiência com Spark/EMR, Glue ETL (PySpark), dbt para Redshift, Redshift Serverless.
Conhecimento em Lake Formation, Athena, CloudWatch, ferramentas de qualidade de dados (Great Expectations/Deequ).
Experiência com otimização de custo/performance, compaction, partition pruning, materializações e agregações para Power BI.
Vivência com Terraform/CloudFormation (IaC).
Engenheiro de dados • três lagoas, estado de mato grosso do sul, br
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