Engenheiro de Dados Pleno - AWS
Descrição da vaga
A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes.
Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas!
Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética e transparência, excelência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade.
Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados.
Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você!
>> A LEEGA É PARA TODOS, ficaremos muito felizes em ter você em nosso time. Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro.
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Responsabilidades e atribuições
Buscamos um Engenheiro de Dados Pleno para atuar na construção, orquestração e sustentação de pipelines de dados escaláveis no ecossistema AWS. O profissional será responsável por garantir que dados complexos cheguem às áreas de negócio de forma confiável, segura e disponível, sustentando a tomada de decisão do dia a dia.
A posição exige autonomia técnica para projetar soluções de ponta a ponta, equilibrando desempenho, segurança e custo, com aplicação consistente das melhores práticas de DataOps e governança de dados.
Principais responsabilidades
- Desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis de ETL/ELT no ecossistema AWS.
- Sustentar pipelines em produção, identificando e tratando falhas para garantir a alta disponibilidade dos dados.
- Orquestrar cargas e fluxos de dados, assegurando execução confiável, recorrente e monitorada.
- Implementar rotinas de ingestão, processamento e transformação utilizando AWS Glue e Lambda.
- Estruturar e evoluir as camadas de armazenamento e de consumo em S3, Redshift e Athena.
- Projetar soluções de dados com foco em segurança e em otimização de custos de nuvem.
- Aplicar práticas de DataOps no ciclo de vida dos pipelines, incluindo automação, versionamento e monitoramento.
- Aplicar diretrizes de governança de dados, como qualidade, catalogação e controle de acesso.
- Disponibilizar dados confiáveis e documentados para as áreas de negócio e para os times de analytics.
Requisitos e qualificações
Requisitos obrigatórios
- Experiência sólida como Engenheiro de Dados, com atuação em desenvolvimento e sustentação de pipelines em ambiente produtivo.
- Vivência na construção de processos de ETL/ELT escaláveis.
- Domínio de SQL para consultas analíticas, transformação de dados e otimização de performance.
- Experiência com Python aplicado a engenharia de dados, em rotinas de ingestão, transformação e automação.
- Experiência prática com o ecossistema de dados da AWS (S3, Glue, Redshift, Athena e Lambda).
- Conhecimento em orquestração de pipelines, com controle de agendamentos, dependências e reprocessamentos.
- Autonomia técnica para projetar soluções de ponta a ponta, considerando segurança e otimização de custos.
- Conhecimento das melhores práticas de DataOps aplicadas a dados, como automação, versionamento e monitoramento.
- Conhecimento de governança de dados, incluindo qualidade, catalogação e controle de acesso.
Diferenciais
- Certificações AWS voltadas a dados ou a arquitetura de soluções.
- Experiência com ferramentas de orquestração como Apache Airflow ou AWS Step Functions.
- Vivência com infraestrutura como código (Terraform ou CloudFormation) para provisionamento de recursos de dados.
- Conhecimento de FinOps aplicado a ambientes de dados em nuvem.
- Experiência prévia em consultoria ou no atendimento a múltiplos clientes.
Competências comportamentais
- Autonomia para conduzir demandas técnicas do início ao fim, com baixa necessidade de supervisão.
- Pensamento crítico para avaliar trade-offs entre desempenho, custo e segurança nas soluções propostas.
- Comunicação clara na tradução de necessidades de negócio em soluções de dados.
- Organização e disciplina na sustentação de ambientes produtivos.
- Colaboração com times de dados, analytics e áreas de negócio.
- Senso de responsabilidade sobre a confiabilidade e a disponibilidade dos dados entregues.
Informações adicionais
Atuação: 100%Remoto.
Etapas do processo
- Etapa 1: Cadastro
- Etapa 2: Avaliação de Perfil
- Etapa 3: Teste Coploy
- Etapa 4: Entrevista Gestor
- Etapa 5: Entrevista Cliente
- Etapa 6: Contratação
Onde a inteligência humana amplifica o poder dos dados
Na Leega, não entregamos apenas linhas de código ou dashboards. Transformamos desafios tecnológicos complexos em impacto real. Com mais de 15 anos de estrada, unimos a profundidade da experiência humana à velocidade da Inteligência Artificial para criar soluções que mudam negócios e, acima de tudo, melhoram a vida das pessoas.
Somos uma consultoria de tecnologia, agnóstica e estratégica. Com escritórios no Brasil e na Europa, nosso time de mais de 580 talentos multidisciplinares vive e respira o ecossistema de Data Analytics, Cloud e IA. Dominamos a base, da Governança à Engenharia, para garantir que a tecnologia não seja apenas uma ferramenta, mas uma vantagem competitiva sustentável para os maiores players do mercado.
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