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

Leega Consultoria Remoto
Leega Consultoria

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Detalhes da vaga

Cargo
Engenheiro de Dados Sênior / Especialista - AWS / Snowflake / Iceberg
Vagas
1
Modelo
Remoto
Publicada
24/08/2026
Candidaturas até
18/10/2026

Descrição da vaga


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Responsabilidades e atribuiçõesBuscamos um Engenheiro de Dados Senior para atuar em uma arquitetura lakehouse na AWS, na qual o Snowflake e o Data Warehouse principal econsome tabelas Apache Iceberg armazenadas no S3. O profissional será referencia técnica do ecossistema de dados, responsável por projetar, construir e evoluir pipelines robustos e a interoperabilidade entre o data lake e o warehouse, garantindo qualidade, performance, controle de custo e governança das soluções entregues.Principais responsabilidades: - Projetar e implementar pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados em ambiente AWS, escrevendo e mantendo tabelas Apache Iceberg no S3.- Desenvolver jobs de processamento distribuído em Spark (EMR e/ou AWS Glue), incluindo cargas incrementais, upserts (MERGE) e reprocessamentos históricos.- Garantir a integração entre Snowflake e o lakehouse Iceberg: external volumes, catalog integration (Glue Data Catalog), tabelas gerenciadas pelo Snowflake versus externamente gerenciadas e sincronização de metadados.- Executar e automatizar a manutenção das tabelas Iceberg: compactação de arquivos pequenos, expiração de snapshots, remoção de arquivos órfãos, evolução de schema e de particionamento.- Modelar e otimizar modelos de dados e queries no Snowflake, garantindo performance 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 de mascaramento e de row access no Snowflake e permissionamento via Lake Formation.- Diagnosticar e solucionar problemas de performance e disponibilidade em ambientes de dados críticos.- Atuar como referencia técnica do time: revisão de código, mentoria de profissionais menos experientes e registro de decisões de arquitetura. - Colaborar com times de dados, produto e negocio no levantamento de requisitos e na definição de soluções.








Requisitos e qualificaçõesRequisitos 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 adicionaisA 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

Fonte: gupy

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