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Arquitetura & Evolução: Desenhar e evoluir arquiteturas de dados escaláveis e eficientes, definindo padrões de governança, otimização de custos (Fin
Ops) e integração segura com serviços de nuvem.Pipelines de Dados: Construir e otimizar soluções de ingestão e tratamento de dados em larga escala (ETL/ELT), aplicando boas práticas de Data
Ops para garantir qualidade, monitoramento e automação.Tradução de Requisitos: Atuar em colaboração com as áreas de negócio e produtos para entender necessidades e convertê-las em arquiteturas técnicas robustas.
Experiência Sólida: Atuação sênior consolidada em engenharia de dados em ecossistemas de grande escala.Ecossistema AWS (Aprofundado): Domínio prático em serviços como AWS Glue, S3, EMR, Redshift e Step Functions.Plataforma Databricks & Py
Spark: Experiência prática na construção e otimização de rotinas de processamento de dados com Databricks e Py
Spark.Arquitetura de Dados: Vivência com padrões modernos como Lakehouse, Data Lake, Data Warehouse e Data Mesh.Linguagens & Consultas: Python avançado e SQL avançado para tuning e otimização de queries complexas.Orquestração & Engenharia de Software:Orquestração de fluxos (ex.: Airflow, Step Functions).Boas práticas de desenvolvimento (Git, CI/CD, testes e versionamento).
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