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Modeo: Remoto | CLT

Principais Responsabilidades e Atribuições

· Construir, evoluir e sustentar pipelines de dados em AWS (S3, Glue, EMR, Redshift), priorizando custos, confiabilidade e observabilidade.

· Orquestrar cargas incrementais/idempotentes no Apache Airflow (MWAA), com SLAs, retries, backfill e alertas.

· Desenvolver jobs AWS Glue (PySpark) com tratamento de schema evolution, particionamento, tuning e uso do Glue Data Catalog.

· Modelar camadas Bronze/Silver/Gold (Medallion) e Dimensional (Star/Snowflake) para consumo analítico.

· Atuar em SQL Server/SSIS (on-prem) em migrações/modernizações e integrações com o lake na AWS.

· Escrever código limpo em Python/PySpark, YAML para DAGs/configs e praticar CI/CD (testes, code review, versionamento).

· Colaborar com times de produto/negócio, traduzindo requisitos em soluções de dados com métricas e contratos claros.

Requisitos e Qualificações Técnicas:

AWS: S3, Glue (jobs/crawlers/Catalog), EMR (Spark), Redshift, Athena (desejável).

Airflow/MWAA: DAGs parametrizadas, sensors/operators AWS, backfill e monitoramento.

SQL ANSI: joins, window functions, CTEs, `MERGE`, tuning básico.

On-prem: SQL Server (T-SQL), SSIS (ETL).

Modelagem: Medallion (Bronze/Silver/Gold) e Dimensional (Star Schema, Snowflake).

Python e PySpark (RDD/DataFrame API), particionamento e file sizing.

YAML para configs de pipelines e CI/CD (GitHub/GitLab, testes e deploy).

Kubernetes (básico): conceitos de pod/deployment e operação de workloads de dados (desejável).

Diferenciais:

Experiência com Trino.

Boas práticas de FinOps e monitoramento (CloudWatch/Prometheus).

Noções de segurança/mascaramento em camadas de consumo.