Role overview

Qualifications

Experiência em arquitetura de dados
Conhecimento em AWS e suas soluções como Kinesis e Redshift
Habilidade em programação com Python, R ou Scala
Experiência com ferramentas de logs e monitoramento

Responsibilities

Liderar a definição e implementação da arquitetura de dados
Garantir a qualidade, segurança e governança dos dados
Otimizar o desempenho e escalabilidade das soluções
Construir e manter infraestruturas de dados escaláveis e eficientes

Key facts

Remote from: Brazil, Delaware (USA)
Full time
Data Engineer
Portuguese

Hard skills

Python (Programming Language) Amazon Web Services SQL (Programming Language) Data Architecture Apache Airflow RocksDB Scala (Programming Language) Lambda Calculus Amazon Redshift Data Lakes Live Streaming Scalability Relational Databases Data Modeling Log Monitoring System Monitoring

Other skills

Leadership

About the company

Cadmus Soluções em TI

Transformamos ideias em potência com propósito de impactar a sociedade.Somos incansáveis na busca dos melhores talentos porque só com pessoas extraordinárias entregamos resultados extraordinários. Seja com a busca do melhor profissional de TI, seja com desenvolvimento ágil dando vida à ideias, seja com a nova cultura digital, nós nos apaixonamos pelo negócio dos nossos clientes e é isso que nos move.Somos uma empresa com o selo GPTW - Great Place to Work, acreditamos no ser humano e na sua capacidade de virar a chave para o novo e essa é a nossa inspiração ao longo de 28 anos. Afinal, à frente de toda tecnologia há uma pessoa.O Jeito Cadmus de ser:- People First- Seu negócio é meu negócio- Cumprir o combinado- Clareza- Compartilhar- FelicidadeÁgeis, Digitais, Humanos.

Company details

Company typeLarge

Company size1001 - 5000

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Job description

O Engenheiro de Dados Sênior será responsável por liderar a definição e implementação da arquitetura de dados, garantir a qualidade, segurança e governança dos dados, e otimizar o desempenho e a escalabilidade das soluções. Este profissional atuará na construção e manutenção de infraestruturas de dados escaláveis e eficientes, bem como na integração de diversas fontes de dados e automatização de fluxos de ingestão e transformação de informações. As tecnologias utilizadas incluem Airflow, DBT, DuckDB, Python, R, Scala, soluções de dados AWS (Kinesis, Spark EMR, Lambda, Redshift), data lakes, arquitetura de dados distribuído, arquitetura de microsserviços, mensageria e streaming, conceitos de escalabilidade e elasticidade, SQL, banco de dados e modelagem de dados, e ferramentas de logs e monitoramento.