Engenheiro/a de dados

Descrição: * Formação superior em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Sistemas de Informação ou áreas correlatas. * Experiência comprovada como Engenheiro de Dados Sênior ou Líder Técnico/Supervisor em times de engenharia de dados. * Vivência sólida com serviços de dados AWS, incluindo Glue, Redshift e S3\. * Experiência prática com Databricks Lakehouse Platform, incluindo Delta Lake, PySpark, SQL e Unity Catalog. * Proficiência em Python e SQL para desenvolvimento e otimização de pipelines de dados. * Domínio de conceitos e práticas em Big Data distribuído, com processamento batch e real time. * Experiência com otimização de performance e tuning de queries em ambientes Redshift e Spark. * Conhecimento em modelagem de dados (relacional, dimensional e lakehouse). * Familiaridade com Git, CI/CD e práticas DataOps/DevOps. * Conhecimento em segurança e governança de dados (LGPD, GDPR, lineage e controle de acesso). * Excelentes habilidades de comunicação, liderança técnica e colaboração multidisciplinar. * Perfil analítico, proativo e orientado à entrega de resultados com excelência técnica. * Supervisionar o ecossistema de dados corporativo, abrangendo soluções baseadas em AWS Glue, Amazon Redshift e Databricks Lakehouse Platform, garantindo alta disponibilidade, governança e performance. * Liderar o desenho e a implementação de arquiteturas de dados escaláveis e distribuídas, sustentando processos de ingestão, transformação e consumo em larga escala. * Coordenar o desenvolvimento e manutenção de pipelines de dados em PySpark, Python e SQL, assegurando eficiência, qualidade e rastreabilidade. * Definir e disseminar padrões técnicos, boas práticas e frameworks de engenharia de dados, promovendo consistência e excelência operacional. * Atuar junto às equipes de tecnologia, produto e negócio para garantir integração eficiente entre sistemas e camadas analíticas. * Gerenciar o desempenho e otimização de workloads analíticos, aplicando técnicas avançadas de tuning e monitoramento em Redshift, Databricks SQL e Spark. * Garantir a qualidade, integridade e segurança dos dados, em conformidade com LGPD, GDPR e demais diretrizes corporativas. * Implementar e supervisionar mecanismos de observabilidade, monitoramento e automação em pipelines e workloads analíticos. * Documentar arquiteturas, fluxos e processos técnicos, assegurando rastreabilidade e evolução contínua do ambiente de dados. * Atuar como referência técnica e estratégica, apoiando decisões de arquitetura, performance e escalabilidade. 251018020223403481