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Description
Estamos reestruturando os motores de priorização dos dados de contato, modernizando os processos existentes e migrando para uma nova arquitetura baseada em PySpark. O profissional atuará diretamente na evolução dos pipelines de dados, suportando a transformação de processos legados para uma solução mais escalável e resiliente em nuvem.
Responsabilidades Principais
Desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis e eficientes em PySpark;
Migrar e modernizar processos legados para novos modelos de processamento distribuído;
Implementar soluções de processamento de dados em ambiente AWS;
Colaborar com times de produto e analistas do Data Office para detalhar necessidades e regras de negócio;
Otimizar arquiteturas de dados considerando performance, governança e custo;
Participar de iniciativas de automação, observabilidade e melhoria contínua dos processos.
Qualifications
Requisitos Técnicos
Experiência sólida com PySpark e frameworks de processamento distribuído;
Conhecimento em Apache Airflow, Spark e Hadoop (quando aplicável);
Proficiência em linguagens de programação, preferencialmente Python;
Experiência com serviços AWS relevantes (ex.: EMR, Lambda, DynamoDB, S3, Glue opcional);
Conhecimento em bancos de dados SQL;
Familiaridade com práticas de DevOps e pipelines de CI/CD.
Habilidades Comportamentais
Capacidade de lidar com problemas complexos e entender regras de negócio;
Senso crítico e foco em eficiência;
Gosto por otimização e melhoria contínua;
Comunicação clara e colaboração efetiva com diferentes áreas;
Mentalidade orientada a resultados;
Aprendizado rápido e adaptabilidade a mudanças tecnológicas.
Diferenciais
Experiência com provisionamento de infraestrutura (IaC);
Vivência com metodologias ágeis;
Experiência prévia em migração de processos legados para arquiteturas distribuídas.
Additional Information
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