Engenheiro de Dados Sênior (Cloud FinOps)

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In All Media

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1001 - 5000 funcionários

☁️ SaaS

🏢 Corporativo

🤝 B2B

SaaS • Enterprise • B2B

A In All Media é uma organização global de serviços orientada por comunidade, especializada em serviços de desenvolvimento ágil. A empresa se concentra em desenvolver soluções digitais por meio de uma abordagem colaborativa que aproveita o swarming e a dinâmica de equipe. É dedicada a alinhar as necessidades do setor aos interesses de sua comunidade técnica, cujos membros possuem ampla experiência em diversas áreas, como design UX/UI, engenharia de qualidade (QE), cloud computing, big data, Salesforce e mais. A In All Media enfatiza um ambiente de desenvolvimento seguro e um forte espírito de colaboração, buscando inovação e excelência na produção de software. Seu modelo se apoia em equipes pré-estabelecidas, com amplo histórico de trabalho conjunto, garantindo a entrega eficiente e eficaz de soluções de desenvolvimento sob medida.

Descrição

• Projetar, construir e manter os pipelines de dados, sistemas de automação e datasets da equipe de Cloud Economics que fornecem visibilidade de custos na nuvem, atribuição e insights. • Projetar e implementar modelos de dados e frameworks de ingestão altamente escaláveis para suportar telemetria e dados de uso em larga escala. • Desenvolver ferramentas especializadas que possibilitem a tomada de decisão orientada a custos entre as áreas de Produto, Engenharia e Finanças. • Otimizar sistemas de dados para desempenho, confiabilidade e custo-eficiência (incluindo tunning de consultas, estratégias de armazenamento e otimização de computação). • Atuar em parceria direta com as equipes de Engenharia e Finanças para apoiar iniciativas de otimização de custos e gerar insights baseados no uso. • Garantir protocolos rigorosos de qualidade de dados, validação, auditoria e troubleshooting em todos os fluxos de dados de produção de ponta a ponta.

🎯 Requisitos

• Sólida experiência em Data Engineering com histórico comprovado na construção e manutenção de pipelines ELT/ETL end-to-end em ambientes de nuvem. • Fortes habilidades em SQL e Python, com experiência direta em Snowflake. • Experiência prática com ferramentas de orquestração como dbt, Airflow ou Dagster. • Profundo conhecimento do ecossistema de dados da AWS, incluindo AWS Glue, Amazon Athena e Amazon Aurora. • Experiência consistente com CI/CD, controle de versão, Infrastructure as Code (IaC) via Terraform e integração com REST APIs. • Ampla experiência em modelagem de dados e processamento de dados em larga escala. • Inglês fluente para comunicação diária.

🏖️ Benefícios

• Remoto (a partir da LATAM)