ENGENHEIRO DE DADOS SÊNIOR

<p><strong>Sobre nós - Grupo Revise</strong></p> <p>O Grupo Revise, atua há 30 anos no setor automotivo brasileiro, destaca-se pela qualidade certificada e pelo pioneirismo. Como uma empresa 100% brasileira, possui 3 marcas, sendo: (Brazzo, Mobato e Varimax), com 8 centros de distribuição estratégicos em todo o país e um amplo portfólio que inclui milhares de itens de alta qualidade em prol da satisfação dos clientes, reforçados pela certificação ISO 9001:2015. </p> <p> </p> <p><strong>SOBRE A MOBATO</strong></p> <p>A Mobato é uma marca que oferece soluções digitais para conectar clientes ao setor automotivo, com adaptabilidade a diversas plataformas tecnológicas e integração a sistemas ERP's e DMS's. Suas soluções digitais visam transformar o atendimento de serviços em uma experiência rápida e eficiente, eliminando burocracias e proporcionando agilidade. Priorizando a satisfação do cliente, a Mobato busca compreender suas necessidades para garantir a prosperidade dos negócios. Empresa certificada ISO27001:2022. Vem ser Mobato!!</p> <p> </p> <p><strong>Principais responsabilidades:</strong></p> <ul> <li>Construir e evoluir pipelines de ingestão e transformação de dados (batch e near-real-time)</li> <li>Estruturar e manter as camadas do datalake no S3 em Parquet</li> <li>Desenvolver e otimizar jobs em PySpark e AWS Glue</li> <li>Modelar, carregar e otimizar tabelas e consultas no Redshift e Athena (particionamento, custo e performance</li> <li>Implementar e manter governança, catálogo e permissões via Lake Formation e Glue Data Catalog</li> <li>Provisionar e versionar a infraestrutura de dados com Terraform</li> <li>Integrar dados de fontes transacionais (ex.: SQL Server) ao datalake</li> <li>Monitorar pipelines, atuar em incidentes e garantir qualidade e confiabilidade dos dados</li> <li>Documentar arquitetura, fluxos e processos</li> </ul> <p><strong>O que esperamos de você:</strong></p> <ul> <li>Sólida experiência em engenharia de dados na nuvem AWS</li> <li> <p>Python avançado aplicado a pipelines de dados</p> </li> <li> <p>PySpark para processamento distribuído (ETL/ELT em grande volume)</p> </li> <li> <p>AWS Glue (jobs ETL serverless e Glue Data Catalog)</p> </li> <li> <p>Amazon Athena (consultas serverless sobre S3)</p> </li> <li> <p>Amazon S3 com organização em camadas (raw/bronze → silver → gold) e formato Parquet</p> </li> <li> <p>Amazon Redshift (modelagem, carga e otimização de data warehouse)</p> </li> <li> <p>SQL avançado, incluindo extração e integração a partir de SQL Server</p> </li> <li> <p>AWS Lake Formation (governança, catálogo e controle de permissões do datalake)</p> </li> <li> <p>Terraform (Infraestrutura como Código para provisionamento e versionamento do ambiente)</p> </li> <li> <p>Conhecimento de modelagem e arquitetura de datalake</p> </li> </ul> <p><strong>Você se destaca se tiver os seguintes conhecimentos: </strong></p> <ul> <li>Orquestração de pipelines: Apache Airflow, AWS Step Functions ou MWAA</li> <li>Table formats modernos: Apache Iceberg, Delta Lake ou Hudi</li> <li>Transformação com dbt</li> <li>Data quality/observabilidade: Great Expectations, Monte Carlo ou similares</li> <li>Streaming/ingestão em tempo real: Kinesis, Kafka ou MSK</li> <li>CI/CD para dados (GitHub Actions, GitLab CI)</li> <li>Docker</li> <li>Monitoramento com Datadog e AWS CloudWatch</li> <li>Certificações AWS (Data Engineer Associate ou Solutions Architect)</li> <li>Vivência em metodologias ágeis</li> </ul> <p> </p>