Engenheiro de Dados Sênior / Especialista - AWS / Snowflake / Iceberg

A Leega é uma empresa focada no atendimento eficiente e inovador em seus clientes. Isso não poderia ser diferente com o nosso principal combustível: as pessoas! Nossa cultura é inspiradora e nossos valores estão presentes no dia a dia: ética e transparência, excelência de qualidade, trabalho em equipe, responsabilidade econômica, social e ambiental, relações humanas e credibilidade. Buscamos profissionais inovadores que sejam movidos por desafios e focados em resultados. Se você busca uma empresa dinâmica e parceira e que investe em seus colaboradores através de capacitação constante, a Leega é o lugar para você! >> A LEEGA É PARA TODOS, ficaremos muito felizes em ter você em nosso time. Venha fazer parte da nossa história e da construção do nosso futuro. Cadastre-se agora mesmo em nossas vagas! Buscamos um Engenheiro de Dados Senior para atuar em uma arquiteturalakehouse na AWS, na qual o Snowflake e o Data Warehouse principal e consome tabelas Apache Iceberg armazenadas no S3. O profissional seráreferencia técnica do ecossistema de dados, responsável por projetar,construir e evoluir pipelines robustos e a interoperabilidade entre odata lake e o warehouse, garantindo qualidade, performance, controle decusto e governança das soluções entregues. Principais responsabilidades: - Projetar e implementar pipelines de ingestão, transformação edisponibilização de dados em ambiente AWS, escrevendo e mantendotabelas Apache Iceberg no S3. - Desenvolver jobs de processamento distribuído em Spark (EMR e/ou AWSGlue), incluindo cargas incrementais, upserts (MERGE) ereprocessamentos históricos. - Garantir a integração entre Snowflake e o lakehouse Iceberg: externalvolumes, catalog integration (Glue Data Catalog), tabelas gerenciadaspelo Snowflake versus externamente gerenciadas e sincronização demetadados. - Executar e automatizar a manutenção das tabelas Iceberg: compactaçãode arquivos pequenos, expiração de snapshots, remoção de arquivosórfãos, evolução de schema e de particionamento. - Modelar e otimizar modelos de dados e queries no Snowflake, garantindoperformance e uso eficiente de recursos. - Monitorar e otimizar custo e performance dos ambientes AWS e Snowflake(dimensionamento de warehouses, clustering, politicas de cache, custo de leitura no data lake). - Atuar na definição de boas praticas de engenharia de dados:versionamento em Git, CI/CD, testes de dados, documentação e linhagem. - Implementar controles de governança e segurança: RBAC, politicas demascaramento e de row access no Snowflake e permissionamento via LakeFormation. - Diagnosticar e solucionar problemas de performance e disponibilidadeem ambientes de dados críticos. - Atuar como referencia técnica do time: revisão de código, mentoria deprofissionais menos experientes e registro de decisões de arquitetura. - Colaborar com times de dados, produto e negocio no levantamento derequisitos e na definição de soluções. Requisitos obrigatórios: - Experiencia comprovada de no mínimo 5 anos atuando em ambiente Cloud AWS. - Experiencia comprovada de no mínimo 3 anos com Snowflake, incluindo modelagem, otimização de queries e gestão de warehouses e custo. - Experiencia comprovada em produção com Apache Iceberg (desejavel 2 anos ou mais): particionamento, evolução de schema, snapshots e time travel, MERGE e rotinas de manutenção e compactação. - Experiencia com Apache Spark em escala (PySpark), incluindo tuning de jobs e diagnostico de skew e shuffle. - Conhecimento em serviços AWS voltados a dados: S3, Glue (ETL e Data Catalog), EMR, Athena, Lambda e Step Functions. - Domínio de SQL avançado para consultas complexas e otimização em ambientes de grande volume de dados. - Experiencia com modelagem de dados e arquiteturas de Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse. - Python aplicado a automação e engenharia de dados. - Experiencia com orquestração de pipelines (Airflow, Step Functions, dbt ou equivalente). - Git e cultura de versionamento, testes e code review. - Inglês técnico para leitura de documentação. Diferenciais: - Certificação SnowPro (Core ou Advanced). - Certificações AWS (Solutions Architect, Data Engineer ou Data Analytics). - Experiencia com Terraform ou outra ferramenta de Infraestrutura como Código. - dbt em produção. - Experiencia com catálogos abertos (Glue Data Catalog, Polaris / Open Catalog, Unity) e cenários multi-engine. - Experiencia com streaming (Kinesis, Kafka / MSK, Snowpipe Streaming). - Ferramentas de observabilidade e qualidade de dados (dbt tests, Great Expectations, Monte Carlo). Competências comportamentais: - Autonomia para conduzir entregas técnicas com pouca supervisão. - Comunicação clara para interagir com áreas de negocio e times multidisciplinares. - Pensamento analítico e foco em resolução de problemas complexos. - Postura colaborativa e proatividade na proposição de melhorias técnicas. Informações adicionais A apresentação de um case em PPT sobre atuação de Snowflake INDISPENSÁVEL Conhecimento/Atuação em: AWS (experiência comprovada de no mínimo 5 anos). Snowflake (experiência comprovada de no mínimo 3 anos). Modelo de atuação REMOTO Originally posted on Himalayas