Engenheiro(a) de Dados Pleno

Requisitos 3+ anos de experiência na carreira Databricks Continuous Integration/Deployment(CI/CD) Amazon Web Services (AWS) Conhecimentos Desejáveis Análise de dados DataOps glue athena AWS Redshift Tarefas e Responsabilidades Na Nava, acreditamos no poder da tecnologia para transformar negócios — e estamos com uma oportunidade desafiadora e estratégica esperando por você.

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Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Pleno para atuar na construção, evolução e monitoramento de plataformas e pipelines de dados em ambiente cloud. Procuramos um profissional com experiência em engenharia de dados, foco em performance, escalabilidade e qualidade da informação, além de perfil colaborativo para atuar em projetos estratégicos de dados e analytics.

Principais responsabilidades

Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados em ambientes cloud, garantindo performance, escalabilidade e confiabilidade. Atuar na construção e manutenção de soluções de ingestão, transformação e disponibilização de dados. Desenvolver rotinas e processos utilizando Databricks e serviços AWS. Monitorar ambientes e pipelines de dados, realizando análises de performance, troubleshooting e melhorias contínuas. Implementar e manter boas práticas de observabilidade, incluindo monitoramento, logs, métricas e alertas. Criar e manter componentes, templates e frameworks reutilizáveis para padronização dos processos de engenharia de dados. Apoiar iniciativas de automação, versionamento de código e práticas de CI/CD. Trabalhar em conjunto com áreas de negócios, analytics e tecnologia para atender às necessidades de dados da companhia. Garantir a aplicação de boas práticas relacionadas à governança, segurança e qualidade dos dados.

Requisitos e conhecimentos

Experiência como Engenheiro(a) de Dados ou em funções correlatas. Conhecimento em plataformas de dados em nuvem, preferencialmente AWS. Experiência com serviços AWS, como S3, Glue, Lambda e Redshift. Vivência com Databricks para desenvolvimento e manutenção de notebooks e jobs. Conhecimento em processamento e transformação de dados. Experiência com SQL avançado e linguagem Python. Conhecimento em versionamento de código utilizando Git. Vivência com práticas de monitoramento e observabilidade de pipelines de dados. Conhecimento em modelagem de dados, particionamento e otimização de processamento. Familiaridade com metodologias ágeis e trabalho colaborativo em equipes multidisciplinares.

Diferenciais

Certificações AWS e/ou Databricks. Experiência em ambientes de Big Data e grandes volumes de dados. Conhecimento em Apache Airflow, dbt, Apache Spark ou ferramentas similares. Experiência com práticas de DataOps e DevOps. Vivência com infraestrutura como código (IaC). Conhecimento em governança de dados e segurança da informação. Experiência na implementação de frameworks e aceleradores para engenharia de dados. Atuação em projetos de modernização de plataformas de dados em cloud.

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