Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-5741 · ACESSO PARCIAL
Senior Data Engineer
Sedona Digital · Brasil
Esta é 1 de 69.832 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.
Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.
Encontrada mês passado
Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.
A conta que ninguém faz
Você, sozinho, numa noite
~20
vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.
O Monster Jobs, enquanto isso
69.832
vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.
Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.
Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.
RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA
Por que essa nota
Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:
O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.
A seu favor
O que do seu histórico pesa a favor aqui.
O que falta
O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.
1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.
Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (69.832 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.
O que você decide sobre cada vaga
Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.
Descrição da vaga
Our global client base needs builders, engineers who enjoy designing and implementing scalable data platforms, have deep expertise in cloud data technologies, and take pride in delivering reliable, well‑governed solutions.
At Sedona, we:
- Obsess about our customers
- Build robust, scalable technical solutions
- Create an open, collaborative culture
- Invest in learning and long‑term careers
The role combines cloud data engineering with responsibility for established data-processing workflows, including a large-scale SAS-based healthcare claims process. The successful candidate will contribute across AWS, Snowflake, data modelling, automation, analytics, and AI initiatives while helping improve the reliability and maintainability of existing solutions.
Responsibilities
- Design, build, and maintain scalable data pipelines and integration workflows using AWS, Snowflake, SQL, and Python.
- Manage data ingestion from APIs, databases, SFTP locations, and file-based sources.
- Build and optimise data models, transformations, and data-quality controls.
- Take ownership of recurring client processes, including the monthly SAS-based claims workflow.
- Monitor and troubleshoot pipelines, batch processes, and production data environments.
- Apply security, governance, access-control, and credential-management best practices.
- Improve pipeline resilience through effective monitoring, error handling, restartability, and recovery.
- Optimise data workloads for performance, scalability, and cost.
- Develop reusable components and patterns for ingestion, transformation, validation, and monitoring.
- Prepare governed and trusted datasets for analytics, reporting, AI, and machine-learning use cases.
- Collaborate with clients and internal stakeholders to translate business requirements into practical technical solutions.
- Identify opportunities to modernise legacy processes, reduce manual effort, and improve operational efficiency.
- Maintain technical documentation, data lineage, business rules, and operational runbooks.
- 5+ years of experience in data engineering, ETL/ELT, or data integration.
- Strong experience with AWS data services, including S3 and RDS.
- Hands-on experience with Snowflake, SQL, and data modelling.
- Proficiency in Python or a similar scripting language.
- Experience building and supporting scalable batch data pipelines.
- Experience integrating APIs, databases, SFTP locations, and file-based sources.
- Strong understanding of data transformation, validation, quality, and governance.
- Experience monitoring, troubleshooting, and optimising production data processes.
- Ability to work independently and take ownership of client-facing deliverables.
- Strong problem-solving, documentation, and communication skills.
- Experience with SAS datasets and data-processing programs.
- Hold a valid Microsoft certification or commit to completing a relevant certification within three months of joining.
- Experience with Secure FTP / SFTP and Gzip-compressed files.
- Experience processing large, partitioned datasets.
- Knowledge of server-based batch processing.
- Experience with medical-benefit or pharmacy-benefit claims data.
- Familiarity with Databricks, AI, machine learning, or generative AI use cases.
- Understanding of CI/CD, monitoring, and automation practices.
- Experience with Power BI or other analytics and visualisation tools.
- Experience working in regulated or security-sensitive environments.
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
Leva 1 minuto
Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
69.832 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.