Sobre

Na Stefanini, acreditamos no poder da colaboração. Co-criamos soluções inovadoras em parceria com nossos clientes, combinando tecnologia de ponta, inteligência artificial e a criatividade humana. Estamos na vanguarda da resolução de problemas de negócios, proporcionando impacto real em escala global. Ao se juntar à Stefanini, você se torna parte de uma jornada global de transformação. Estamos empenhados em criar impacto positivo não apenas nos negócios, mas também na vida de nossos colaboradores. Se você procura uma oportunidade de crescimento profissional em uma empresa que valoriza inovação, respeito, autonomia e parceria, você encontra aqui!Junte-se a nós e seja parte da mudança!#LI-HYBRID#LI-LC1Responsabilidades e atribuiçõesEstamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados para integrar nosso time responsável pela evolução de uma plataforma Data Lakehouse na AWS. Essa pessoa terá papel fundamental na integração de dados de múltiplas fontes, na orquestração de pipelines confiáveis e na disponibilização de camadas analíticas performáticas para consumo via Amazon Redshift e Power BI.Principais ResponsabilidadesProjetar e implementar pipelines de dados utilizando Airflow/MWAA, com Python e SQL, seguindo boas práticas de modularidade, testes e versionamento.Modelar camadas Bronze/Silver/Gold (arquitetura Medallion) em S3 + Glue Data Catalog, definindo partições, formatos (Parquet/Delta*) e tabelas otimizadas para consulta.Construir e otimizar modelos analíticos em Amazon Redshift, garantindo performance e custo.Publicar e manter datasets confiáveis para Power BI, incluindo gateways, incremental refresh, agregações e uso eficiente de DirectQuery/Import.Colaborar com analistas e times de negócio, traduzindo necessidades em datasets, KPIs e camadas consumíveis, além de documentar catálogos e contratos de dados.Requisitos e qualificaçõesRequisitos Técnicos:Experiência sólida em AWS: S3, Glue Data Catalog, Airflow (preferencialmente MWAA), DAGs em Python, Amazon Redshift.Linguagens: Python e SQL avançado.Power BI: modelagem semântica, DAX, incremental refresh, gateway, boas práticas para consumo de Redshift.Conhecimento em arquitetura Data Lakehouse, formatos colunares (Parquet), partições e metadados.Boas práticas de engenharia: Git, testes, code reviews, documentação, pipelines confiáveis.Segurança e governança: IAM, criptografia, princípios de mínimo privilégio, LGPD aplicada a dados.Informações adicionais🍛 Vale Alimentação ou Vale Refeição;👨🏼‍🎓 Desconto em cursos, universidades e instituições de idiomas;📚 Academia Stefanini - plataforma com cursos online, gratuitos, atualizados e com certificado;🗣 Mentoring;💉 Clube de vantagens para consultas e exames;🏥 Assistência Médica;🦷Assistência Odontológica;💰 Clube de vantagens e descontos nos melhores estabelecimentos;🛫 Clube de viagens;🐶 Convênio para Pet;