Engenheiro de Dados AWS N/I

Papel na empresa

O Engenheiro de Dados Pleno na Dataside tem autonomia para entregar soluções de alta complexidade em projetos de engenharia de dados. Atua como responsável técnico por contratos, sempre acompanhado de um Líder Técnico, Engenheiro Sênior ou Arquiteto de Dados.

Sua função envolve orientar clientes nas decisões sobre pipelines, serviços, otimização de custo e performance, além de identificar oportunidades de melhoria em arquiteturas existentes e comunicá-las aos responsáveis técnicos de maior senioridade. Também participa ativamente do desenvolvimento de colegas menos experientes, realizando revisões técnicas e mentorias para Juniors ou membros em fase de crescimento.

Além disso, espera-se que o profissional tenha foco em gerar valor real para o negócio, atuando com empatia, escuta ativa e visão estratégica. É fundamental que saiba encantar o cliente com entregas bem estruturadas, comunicação clara e postura parceira, trabalhando lado a lado para resolver as principais dores do projeto com foco em resultados concretos.

Responsabilidades

Projetar, construir e manter pipelines de dados usando PySpark, SQL e serviços AWS.
Gerenciar ingestão e transformação de dados com eficiência, reutilização e boas práticas.
Atuar em projetos com Glue, EMR, Redshift, Athena, Lambda e Step Functions.
Otimizar ciclos de vida de dados no S3 e garantir performance das consultas.
Gerar valor através da organização e governança dos dados.
Trabalhar com ambientes críticos e de grande volume.
Conduzir reuniões com clientes, explicar decisões técnicas e propor soluções escaláveis.
Antecipar riscos técnicos e sugerir soluções.
Orientar profissionais Júnior e participar ativamente da disseminação de boas práticas no time.

Requisitos

Experiência prática com projetos de média e alta complexidade em ambientes de dados.
Vivência em construção de pipelines com Spark/PySpark e SQL avançado.
Domínio da stack analítica AWS:
S3, Glue, EMR, Athena, Redshift, Lambda, Step Functions.
Experiência com CI/CD, versionamento com Git e deploy automatizado.
Boa comunicação com stakeholders técnicos e não técnicos.
Visão clara de fluxo de dados e arquitetura em cloud.
Autonomia para execução e responsabilidade sobre entregas.

Hard Skills

PySpark avançado.
SQL avançado.
Stack analítica AWS: S3, Glue, EMR, Athena, Redshift, Lambda, Step Functions.
Git + CI/CD.
Amazon Redshift:
Criação e manutenção de tabelas, distribuição (KEY, EVEN, ALL), sort keys, vacuum/stats, materialized views, COPY/UNLOAD, WLM.

Soft Skills

Postura consultiva.
Organização e autonomia.
Clareza e estruturação na comunicação.
Capacidade de antecipação de problemas e riscos.
Espírito de equipe e orientação a resultado.
Capacidade de orientar e influenciar colegas menos experientes.
Inglês intermediário (desejável).

Certificações Desejáveis

AWS Data Engineer Associate.
AWS Solutions Architect Associate.

Diferenciais

Conhecimento/experiência em Terraform, DBT, DuckDB, Docker.
Databricks Certified Data Engineer Associate.