Sobre a vaga
**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.
**Requisitos**
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.
- Comunicação clara e objetiva.
- Proatividade e senso de dono.
- Capacidade de atuar em equipes multidisciplinares.
- Facilidade para compartilhar conhecimento.
- Organização e foco em qualidade técnica.
- Visão de arquitetura e escalabilidade.
- Vivência em ambientes corporativos de médio e grande porte.
- Atuação em projetos de modernização e migração de plataformas analíticas para nuvem.
**Diferenciais**
- Experiência/Conhecimento em:
- AWS Lake Formation;
- AWS IAM aplicado a ambientes de dados;
- AWS CloudWatch para monitoramento;
- AWS Lambda;
- Event-Driven Data Pipelines;
- Apache Spark;
- Apache Iceberg;
- Apache Hudi;
- Apache Parquet;
- Apache Avro;
- Apache Airflow;
- Git e GitFlow;
- CI/CD para Data Engineering;
- Terraform ou AWS CDK;
- Conceitos de Data Mesh e Data Fabric;
- Governança e Qualidade de Dados;
- DataOps.
- Certificações Desejáveis:
- AWS Certified Solutions Architect - Associate (SAA-C03);
- AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01).