Engenheiro(a) de Dados AWS
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Salário a Combinar
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Publicada hoje | 1 Vaga
Sobre a Vaga
Estamos em busca de um(a) profissional com experiência em AWS & Data Engineering para atuar na construção e otimização de pipelines de dados em ambientes de grande volume e alta performance.
Requisitos:
Experiência sólida com AWS Glue e Apache Spark
Conhecimento em arquitetura de dados e processamento distribuído
Experiência com pipelines de dados escaláveis e monitoramento de processos
Vivência com qualidade e governança de dados
Conhecimento em modelagem analítica e otimização de performance em ambientes cloud
Requisitos:
Experiência sólida com AWS Glue e Apache Spark
Conhecimento em arquitetura de dados e processamento distribuído
Experiência com pipelines de dados escaláveis e monitoramento de processos
Vivência com qualidade e governança de dados
Conhecimento em modelagem analítica e otimização de performance em ambientes cloud
Construção de pipelines de ingestão e transformação de dados utilizando serviços AWS, especialmente AWS Glue e Spark
Orquestração de cargas, fluxos e dependências de processamento
Implementação de controle de falhas, retries e observabilidade dos processos
Desenvolvimento de validações de regras de negócio e consistência de dados
Criação de testes automatizados para qualidade, volume e duplicidade de dados
Monitoramento de SLAs e indicadores de qualidade
Modelagem e otimização de tabelas para grandes volumes de dados
Definição de estratégias de particionamento e distribuição
Otimização de custo, performance e tempo de processamento
Aplicação de boas práticas de modelagem analítica e/ou Data Lake
Orquestração de cargas, fluxos e dependências de processamento
Implementação de controle de falhas, retries e observabilidade dos processos
Desenvolvimento de validações de regras de negócio e consistência de dados
Criação de testes automatizados para qualidade, volume e duplicidade de dados
Monitoramento de SLAs e indicadores de qualidade
Modelagem e otimização de tabelas para grandes volumes de dados
Definição de estratégias de particionamento e distribuição
Otimização de custo, performance e tempo de processamento
Aplicação de boas práticas de modelagem analítica e/ou Data Lake
Engenheiro de Dados
Nível: Pleno
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