A Foursys é um time apaixonado por inovação, design e transformação digital. Somos globais, somos GPTW. ♿️ Na Foursys, celebramos a diversidade e acreditamos que são as diferentes ideias e perspectivas que nos enriquecem. Portanto, sua cor, religião, gênero, raça, nacionalidade, idade, origem, identidade de gênero, deficiência ou orientação sexual não são barreiras para se juntar à nossa equipe. #VemSerFoursys! Que tal se juntar a nós e se tornar um(a) #FourTalent? Então se liga nessa oportunidade incrível: Se você gosta de atuar na construção e evolução de plataformas modernas de dados, trabalhando com arquiteturas escaláveis e processamento de alta volumetria... Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados com forte experiência em cloud, pipelines distribuídos e ambientes analíticos modernos... Se você domina PySpark, AWS, Databricks e soluções de Data Lake/Data Warehouse , essa oportunidade é para você. Responsabilidades e atribuições Desenvolver, estruturar e otimizar pipelines ETL/ELT escaláveis utilizando PySpark, AWS Glue, Databricks e AWS EMR Processar grandes volumes de dados com foco em performance, confiabilidade e escalabilidade Implementar arquiteturas robustas para ingestão, transformação e disponibilização de dados Estruturar e administrar ambientes de Data Lake em AWS S3 Desenvolver modelos analíticos e soluções de Data Warehouse em Amazon Redshift Garantir qualidade, governança, integridade e segurança dos dados Criar, monitorar e otimizar workflows e DAGs no Apache Airflow Gerenciar dependências complexas e garantir estabilidade das rotinas de dados Automatizar processos orientados a eventos e integrações em tempo real Desenvolver soluções de processamento de dados em streaming Implementar estratégias de Change Data Capture (CDC) e migração de dados utilizando AWS DMS Integrar dados provenientes de bancos relacionais e não relacionais Otimizar estruturas de armazenamento e particionamento de dados em Delta Disponibilizar dados para consultas performáticas via AWS Athena Realizar tuning de queries SQL, jobs Spark e monitoramento de performance da infraestrutura Habilidades e Requisitos Experiência sólida em Engenharia de Dados Conhecimento avançado em Python Conhecimento avançado em SQL Experiência com PySpark Vivência no desenvolvimento de pipelines ETL/ELT Conhecimento em Clean Code e boas práticas de engenharia Experiência com AWS S3, AWS Glue, AWS EMR, AWS Athena, AWS Lambda, AWS Kinesis e AWS DMS Conhecimento em DynamoDB e Amazon Redshift Experiência com Databricks e Apache Airflow Vivência com Git e versionamento de código Conhecimento em CI/CD aplicado a dados Experiência com arquitetura Data Lake e Data Warehouse Conhecimento em BigQuery Experiência com modelagem, particionamento e otimização de custos e consultas em GCP Forte capacidade analítica e resolução de problemas Perfil colaborativo e boa comunicação interpessoal Capacidade de traduzir necessidades de negócio em soluções técnicas Senso de dono, proatividade e autonomia Facilidade de atuação em ambientes multidisciplinares Diferencial Experiência com arquiteturas orientadas a eventos Vivência com ambientes analíticos de grande volume Atuação integrada com times de BI, Analytics e Ciência de Dados Formato de trabalho Modelo 100% REMOTO. E temos também o Clube da Four que oferece ótimas vantagens! Assistência médica SulAmérica Saúde. Assistência odontológica para cuidar do seu sorriso. VR e VA flexível iFood Benefícios. Benefícios adicionais para clientes iFood Benefícios. ️ Wellhub e Wellz para o corpo e a mente estarem sempre em movimento. Auxílio-creche para apoiar as famílias colaboradoras. Crédito consignado disponível pelo Itaú e Creditas. Descontos em instituições de ensino : Anhanguera (20%) Conquer (23%) em Pós Graduação e (28%) no Conquer Plus FIA ( 10% ) e FIAP ( 10% em graduação e colégio e 20% em MBA e cursos) Descomplica (20%) ⚽ Uso gratuito das dependências do SESC para você e sua família. ️ Descontos nas escolas de idiomas Open English e CEC Alpha Idiomas. E aí, aceita o desafio? Então conclua sua candidatura e #VemSerFoursys! Boa sorte!