Engenheiro de Dados SR
Grupo SysMap · Remote - Brazil · posted Oct 23, 2026
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What this role actually asks for
Extracted by RemoteHuntMust have
- •Sólida experiência como Engenheiro de Dados Sênior
- •Conhecimento em Cloudera e Databricks
- •Experiência com AWS e serviços de engenharia de dados
- •Domínio de SQL, Python e PySpark
- •Experiência com Apache Spark e processamento distribuído
- •Experiência com arquiteturas de Data Lake e Lakehouse
- •Experiência com versionamento de código (Git)
Nice to have
- •Experiência com serviços AWS para dados (S3, Glue, Redshift, Lambda, Athena)
- •Conhecimento de Apache Kafka
- •Experiência com Apache Airflow
- •Conhecimento de CI/CD e automação
- •Experiência com governança e segurança de dados
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Languages required
The full posting
Você é apaixonado(a) por tecnologia e inovação?💡 No Grupo SysMap – que reúne SysMapSolutions, TriggoLabs e triggo.ai – acreditamos que grandes resultados nascem de pessoas incríveis.Somos uma empresa brasileira de tecnologia que, desde 1999, ajuda organizações a superar desafios complexos e acelerar sua transformação digital. Nossa atuação abrange diversos segmentos, como Telecom, Varejo, Educação, Financeiro, Indústria/Cosméticos e Energia, sempre com foco em soluções inovadoras e de alto impacto. 👉 Candidate-se agora e construa o futuro da tecnologia conosco!Responsabilidades e atribuições Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior com sólida experiência em desenvolvimento, arquitetura e otimização de soluções de dados, com conhecimentos em Cloudera, Databricks e AWS.O profissional será responsável por projetar, desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis, garantindo qualidade, segurança, disponibilidade e performance no processamento de grandes volumes de informações e contribuindo para a evolução e modernização da plataforma de dados.Principais responsabilidades:Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis e eficientes;Implementar processos de ingestão, transformação e integração de dados utilizando arquiteturas batch e streaming;Desenvolver e otimizar soluções utilizando Cloudera, Databricks e serviços da AWS;Criar rotinas de processamento e transformação de dados utilizando Python, SQL e PySpark;Desenvolver e manter processos de ETL/ELT;Atuar com arquiteturas de Data Lake, Lakehouse e processamento distribuído;Integrar diferentes fontes de dados, garantindo a qualidade, a consistência e a confiabilidade das informações;Monitorar e otimizar a performance de pipelines, jobs e consultas;Aplicar boas práticas de segurança, governança, catalogação e linhagem de dados;Contribuir para a evolução da arquitetura de dados e para a melhoria contínua dos processos;Trabalhar em conjunto com equipes de arquitetura, analytics, ciência de dados e áreas de negócio.Requisitos e qualificaçõesExperiência sólida como Engenheiro(a) de Dados Sênior;Conhecimentos em Cloudera e Databricks, com experiência em processamento e transformação de grandes volumes de dados;Conhecimentos em AWS (Amazon Web Services) e em seus principais serviços aplicados à engenharia de dados;Domínio de SQL e experiência com Python e PySpark;Experiência com Apache Spark e processamento distribuído;Conhecimento de processos e ferramentas de ETL/ELT;Experiência com arquiteturas de Data Lake e Lakehouse;Conhecimento de modelagem de dados e integração de diferentes fontes de informação;Experiência com versionamento de código utilizando Git;Conhecimento de monitoramento, troubleshooting e otimização de pipelines de dados.Vamos gostar muito se, além disso tudo, você tiver:Experiência com serviços AWS voltados a dados, como Amazon S3, AWS Glue, Amazon Redshift, AWS Lambda e Amazon Athena;Conhecimento de serviços de processamento e orquestração de dados em ambientes cloud;Experiência com Delta Lake e tecnologias do ecossistema Hadoop, como Hive, HDFS e Impala;Conhecimento de Apache Kafka e processamento de dados em tempo real;Experiência com Apache Airflow ou ferramentas similares de orquestração;Conhecimento de práticas de CI/CD, infraestrutura como código e automação;Experiência com governança, qualidade, segurança e observabilidade de dados;Vivência em projetos de migração, modernização e integração de plataformas de dados.
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