Engenheiro(a) de Dados ( AWS )

Descrição

**Description:** ---------------- Junte\-se à Digiage e ajude a escalar a inteligência artificial com excelência operacional. Estamos em busca de um(a) **Engenheiro(a) de Dados com foco em AWS** para atuar em projetos estratégicos de dados, analytics e inteligência artificial, contribuindo diretamente para a construção de arquiteturas modernas, escaláveis e orientadas a dados. Procuramos profissionais com perfil analítico, visão de arquitetura e experiência sólida em ambientes cloud, capazes de desenvolver soluções robustas para processamento, integração e disponibilização de dados em larga escala. **Responsabilidades:** * Desenvolver e sustentar pipelines de dados escaláveis em ambiente AWS; * Criar processos de ETL/ELT para ingestão, transformação e disponibilização de dados; * Trabalhar com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados; * Implementar soluções de armazenamento, processamento e governança de dados; * Garantir qualidade, segurança, monitoramento e observabilidade dos pipelines; * Atuar na otimização de performance e custos em ambiente cloud; * Apoiar iniciativas de analytics, BI, machine learning e inteligência artificial; * Trabalhar em conjunto com times multidisciplinares, contribuindo com boas práticas de engenharia de dados; * Automatizar processos e apoiar fluxos de CI/CD e infraestrutura como código. **Requirements:** ----------------- * Experiência sólida em Engenharia de Dados; * Vivência prática com serviços AWS, como: Glue, S3, Lambda, Redshift, EMR, Athena, CloudWatch, IAM * Conhecimento avançado em Python e SQL; * Experiência com modelagem de dados e arquitetura de soluções analíticas; * Vivência com construção e orquestração de pipelines de dados; * Conhecimento em ambientes distribuídos e processamento de dados em larga escala; * Experiência com versionamento de código e boas práticas de desenvolvimento. **Diferenciais:** * Conhecimento em ferramentas de orquestração como Airflow; * Experiência com Terraform ou CloudFormation; * Vivência com Docker e Kubernetes; * Conhecimento em Spark/PySpark; * Experiência com Data Lake, Lakehouse e arquiteturas modernas de dados; * Certificações AWS; * Experiência em projetos de IA, analytics avançado ou machine learning.