AWS DATA & ANALYTICS ENGINEER - SENIOR

Ouvir, criar e inspirar a transformação digital dos nossos clientes é o que nos motiva.

De pessoas para pessoas 😍

Acreditamos que, mais do que tecnologia, a transformação digital é sobre como as pessoas conduzem as mudanças nas empresas. E por entender isso, o fator humano é o que nos faz evoluir e modernizar processos.

Não é somente mais uma oportunidade... e sim um convite para você fazer parte dessa história.

Na iblue Consulting você vai trabalhar com uma equipe multidisciplinar, que é responsável por alavancar o crescimento do negócio através das nossas pessoas. 🚀

Buscamos profissionais com os seguintes valores que corroboram com os nossos valores:

Cuidado com as pessoas;

Responsabilidade;

Ética;

Excelência e Resultados;

Cliente no centro.

Estamos em busca de um AWS DATA & ANALYTICS ENGINEER para atuar na construção, evolução e sustentação de soluções modernas de dados em ambiente AWS. O profissional será responsável por projetar, desenvolver e otimizar pipelines de dados escaláveis, garantindo alta disponibilidade, desempenho, governança e qualidade das informações que suportam iniciativas analíticas e estratégicas da organização.

Se você tem sólida experiência em arquitetura de dados na AWS, modelagem dimensional, desenvolvimento de ETL/ELT e processamento distribuído utilizando Python (PySpark), além de forte capacidade analítica e atuação em ambientes corporativos de missão crítica, essa oportunidade é para você!

Principais Responsabilidades

Projetar, implementar e evoluir arquiteturas de dados em ambientes AWS.

Desenvolver pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados utilizando AWS Glue e PySpark.

Construir e manter ambientes de Data Lake utilizando Amazon S3 como camada central de armazenamento.

Desenvolver soluções analíticas e Data Warehouses utilizando Amazon Redshift Serverless.

Criar consultas otimizadas e datasets analíticos por meio do Amazon Athena.

Implementar processos de ETL/ELT escaláveis, resilientes e aderentes às melhores práticas de engenharia de dados.

Definir e implementar modelos dimensionais (Star Schema e Snowflake).

Garantir qualidade, integridade, consistência e governança dos dados.

Otimizar desempenho e custos das soluções de dados na AWS.

Atuar no troubleshooting e resolução de problemas relacionados a processamento, armazenamento e consulta de dados.

Produzir documentação técnica e promover transferência de conhecimento para equipes internas.

Apoiar arquiteturas corporativas orientadas a dados, analytics e Business Intelligence.

Participar de definições arquiteturais e revisões técnicas relacionadas ao ecossistema de dados.

Requisitos e Qualificações

Mínimo de 5 anos atuando com Engenharia de Dados.

Experiência comprovada em projetos de Analytics e Data Platform na AWS.

Experiência com Data Lakes e Data Warehouses corporativos.

Sólida experiência em:

AWS Data Platform;

AWS Glue;

Jobs Spark;

Crawlers;

Data Catalog;

Workflows;

Particionamento de dados;

Amazon Redshift Serverless;

Modelagem e administração lógica;

Otimização de consultas;

Data Warehouse Analytics;

Amazon S3;

Estruturação de Data Lakes;

Organização de camadas (Raw, Trusted, Refined);

Versionamento e lifecycle policies;

Amazon Athena;

Consultas analíticas sobre Data Lake;

Otimização de performance e custos;

Integração com Glue Catalog;

Engenharia de Dados;

Modelagem Dimensional;

Star Schema;

Snowflake Schema;

Tabelas Fato e Dimensão;

Slowly Changing Dimensions (SCD);

SQL Avançado;

Window Functions;

CTEs;

Query Tuning;

Procedures e Views;

Manipulação de grandes volumes de dados;

Python Avançado (PySpark);

Processamento distribuído;

Desenvolvimento de rotinas ETL/ELT;

Tratamento e transformação de dados estruturados e semiestruturados.

Habilidades Comportamentais

Perfil analítico e orientado a resultados.

Forte capacidade de resolução de problemas.

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