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.

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Pode ser 94. Pode ser 31.

O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.

DOSSIÊ MJ-5608 · ACESSO PARCIAL

Engenheiro de Dados AWS [Banco de Talentos]

Dataside · Brasil

Não informadoNão informadoGerente

Esta é 1 de 60.437 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

60.437

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.

Aderência técnicapeso 0.45
Senioridadepeso 0.25
Localização e modelo de trabalhopeso 0.2
Setor e contextopeso 0.1

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.

Liberar meu relatório grátis

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 (60.437 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

Papel na empresa

O Engenheiro de Dados Sênior na Dataside atua como liderança técnica nos projetos, apoiando o Tech Lead e contribuindo para o desenvolvimento da equipe e disseminação de conhecimento. Tem autonomia para decisões técnicas de ponta a ponta, garantindo entregas alinhadas às necessidades do cliente. Além disso, realiza mentorias, revisões criteriosas e impulsiona a evolução técnica da empresa. Com uma visão estratégica sobre o valor dos dados, conecta suas entregas ao impacto nos negócios. Mais do que desenvolver soluções, atua como parceiro consultivo, provocando reflexões e fortalecendo a relação com o cliente por meio de propostas bem fundamentadas e confiança.

Responsabilidades

Ser engenheiro principal em contratos e conduzir decisões técnicas de forma autônoma.

Apoiar o Tech Lead na liderança técnica e estratégica dos projetos.

Realizar revisões técnicas aprofundadas e mentorias com o time.

Propor arquiteturas batch e streaming com visão de escalabilidade, eficiência e alinhamento ao negócio.

Construir planos de melhoria de performance e redução de custo.

Diagnosticar gargalos técnicos e operacionais e propor soluções sustentáveis.

Comunicar soluções de forma clara para diferentes níveis (negócio, técnico, gestão).

Trabalhar com múltiplas integrações, altos volumes de dados e demandas críticas de performance.

Requisitos

Experiência sólida em projetos de engenharia de dados de altíssima complexidade.

Capacidade de atuar em contextos sem experiência prévia com a stack, aprendendo com rapidez.

Forte domínio de Spark (avançado) e Python com boas práticas de engenharia de software (modelo SOLID).

SQL avançado, com tuning e leitura de planos de execução.

Experiência com integração via APIs RESTful e sistemas distribuídos.

Domínio da stack analítica da AWS, incluindo: S3, Athena, Redshift, Glue, EMR, Kinesis, Lambda, Step Functions, Lake Formation, Secrets Manager, CloudWatch, SNS, Cost Explorer, Glue DataBrew, Amazon Macie.

Vivência com Databricks, incluindo: Gerenciamento de clusters e políticas, Unity Catalog (lineage, controle de acesso, versionamento), SQL Warehouse, Workflows, Delta Live Tables (DLT).

Conhecimento de técnicas variadas de modelagem de dados: Data Vault, modelagem dimensional, pipelines orientados a eventos.

Conhecimento em bancos NoSQL como DynamoDB, MongoDB e Cassandra.

Domínio em dimensionamento de clusters, computação distribuída e análise de custo detalhado.

Hard Skills

Spark (avançado), com domínio de Catalyst Optimizer, persistência, broadcast joins, caching e bucketing.

Python com padrões SOLID e reutilização de componentes.

SQL avançado com tuning, particionamento, otimização de planos de execução.

Consumo e integração via APIs RESTful.

Databricks (avançado): Unity Catalog, SQL Warehouse, Workflows, DLT, Pools e configuração de clusters.

AWS Analytics Stack: S3, Athena, Glue, EMR, Redshift, Kinesis, Lambda, Step Functions, Lake Formation, Glue DataBrew, Macie, CloudWatch, SNS, Cost Explorer.

Amazon Redshift (nível avançado): Otimização com sort keys, compressão, vacuum tuning, WLM avançado, SVL/SVV logs, Redshift Spectrum, arquitetura híbrida com S3.

Modelagem de dados: Data Vault, 3NF, Dimensional, pipelines event-driven.

Bancos NoSQL (DynamoDB, MongoDB).

CI/CD com Git, GitHub Actions ou GitLab CI.

Conceito de testes unitários aplicados à pipelines de dados.

Frameworks e práticas de observabilidade e qualidade de dados: Great Expectations, Airflow, Prometheus, Grafana.

Criação de soluções reutilizáveis e componíveis, com foco em Data Products e estratégias Data Mesh.

Avaliação e planejamento de custo em nuvem: uso de Cost Explorer, dimensionamento com AWS Pricing Calculator.

Soft Skills

Liderança técnica e influência estratégica.

Capacidade de “aprender a aprender”.

Clareza e profundidade na comunicação com áreas técnicas e de negócio.

Postura consultiva, com escuta ativa e proatividade.

Espírito de colaboração, mentoria e formação de equipe.

Organização, foco em entrega e alto senso de responsabilidade.

Inglês intermediário.

Certificações Desejáveis

AWS Data Engineer Associate.

AWS Solutions Architect Associate.

Diferenciais

AWS Certified Data Analytics Specialty.

AWS Solutions Architect – Professional.

Databricks Certified Professional Data Engineer.

O que oferecemos:

  • Auxílio médico: ajuda de custo mensal para apoiar na contratação do seu plano de saúde.
  • Wellhub, pra manter corpo e mente ativos, do jeito que você gosta.
  • Terapia online 100% custeada pela empresa, porque saúde mental importa.
  • Atendimento em nutrição online, com até 2 consultas mensais para cuidar da sua saúde alimentar.
  • ️ Seguro de vida com apólice no valor de R$ 125 mil, garantindo mais segurança para você e sua família.
  • Day off no aniversário, porque o seu dia merece ser especial.
  • Descanso remunerado, para que você possa recarregar as energias.
    • Gamificação interna, transformando conquistas em prêmios e reconhecimento.
  • Parcerias educacionais com faculdades como FIAP, Anhanguera e Instituto Infnet, pra apoiar seu crescimento e aprendizado.
  • Bônus por certificação técnica, reconhecendo e recompensando seu esforço em aprender.
  • Aulas de inglês gratuitas, para fortalecer seu desenvolvimento e ampliar suas oportunidades de carreira.
Valorizamos cada voz e cada pessoa, porque sabemos que a diversidade nos torna mais inovadores e fortes. Show more Show less
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Já tem vaga esperando

60.437 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.

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