Engenheiro(a) de Dados Sênior (Airflow) – Grupo Stefanini – Home Office

Engenheiro(a) de Dados Sênior (Airflow) – Grupo Stefanini – Home Office

Responsabilidades e atribuições
Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados com sólida experiência em ambientes cloud e forte atuação com Apache Airflow para integrar um projeto estratégico de transformação e modernização da plataforma de dados. O profissional será responsável pela construção, evolução e sustentação de pipelines de dados escaláveis, atuando em conjunto com times multidisciplinares para garantir a disponibilidade, qualidade e governança das informações.

🚀 Atividades:
🔹 Desenvolver, manter e evoluir pipelines de dados utilizando Apache Airflow (MWAA);

🔹 Construir processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados (ETL/ELT);

🔹 Desenvolver soluções utilizando Python, Spark e serviços AWS;

🔹 Implementar e sustentar arquiteturas de dados em ambientes Data Lake, Lakehouse e Data Warehouse;

🔹 Realizar modelagem de dados para atender demandas analíticas e de negócio;

🔹 Garantir a qualidade, governança e observabilidade dos dados processados;

🔹 Monitorar e otimizar o desempenho dos pipelines e processos de dados;

🔹 Atuar em conjunto com equipes de negócio, analytics e tecnologia para evolução da plataforma de dados;

🔹 Apoiar a definição de boas práticas, padrões e melhorias contínuas no ecossistema de dados.

Requisitos e qualificações
🎯 Requisitos:
✅ Experiência sólida com Apache Airflow (MWAA) para orquestração de pipelines de dados;

✅ Desenvolvimento em Python para construção e manutenção de processos ETL/ELT;

✅ Conhecimentos avançados em SQL Server;

✅ Experiência com Apache Spark para processamento de grandes volumes de dados;

✅ Vivência com serviços AWS, especialmente Redshift, S3, Glue e MWAA;

✅ Conhecimento em modelagem de dados para ambientes analíticos;

✅ Experiência com Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse;

✅ Conhecimento em Arquitetura Medalhão (Bronze, Silver e Gold);

✅ Vivência com governança, qualidade e observabilidade de dados;

✅ Experiência em desenvolvimento, otimização e monitoramento de pipelines de dados.

Candidate-se, clicando no botão “Candidatar-se à vaga” abaixo