AWS Data Engineer

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Agosto 4

🇲🇽 México – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🔴 Especialista

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 33%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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VALCE Talent Solutions

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11 - 50 funcionários

Fundada em 2016

🤝 B2B

🎯 Recrutamento

💼 Consultoria

B2B • Recruitment • Consulting

VALCE Talent Solutions é uma empresa especializada em nearshoring, aquisição de talentos de TI e consultoria voltada para ajudar empresas a expandirem globalmente, particularmente no México, LATAM e Estados Unidos. Eles oferecem soluções personalizadas que incluem recrutamento de talentos, gestão de força de trabalho e integração de tecnologia e inteligência artificial para aprimorar processos de negócios. Com um forte foco em consultoria estratégica, a VALCE visa conectar tecnologia, talento e resultados tangíveis, com uma robusta rede de profissionais de TI e um histórico comprovado de colocações bem-sucedidas e escalonamento de projetos.

Descrição

• Develop reusable Python packages for internal or public usage • Automate ETL processes and schedule jobs using Airflow DAGs • Track pipeline runs and reprocess error records • Orchestrate pipelines to run sequentially or in parallel • Troubleshoot and fix data pipeline errors • Import and export data in CSV, JSON, XML, and other formats, preferably using S3 or other cloud storage • Optimize complex SQL queries for data warehouse technologies, preferably Snowflake • Implement Python unit, integration, and system tests • Implement DBT tests for data validation and quality checks • Generate code from configurations using Python and Jinja templates • Implement GitHub version control and CI/CD processes • Manage AWS data storage and security solutions, including S3, ECS, and IAM • Integrate AWS Lambda, Apache Airflow, DBT models, EMR, S3, Redshift, and Snowflake • Develop API integrations with Salesforce, SFTP, SharePoint, OneDrive, and other systems • Create complex DBT models, macros, snapshots, and documentation • Monitor pipelines and configure alerts for workflow failures using CloudWatch and DataDog • Work as an individual contributor and as part of a team • Communicate with and face clients

🎯 Requisitos

• 10+ years of experience • Excellent communication and client-facing skills • Attention to detail • Individual contributor capability and ability to work as part of a team • 100% hands-on experience with the mentioned skills • Advanced proficiency in Python, including code structures, modules, packages, classes, inheritance, multithreading, and functional programming • Experience developing reusable Python packages • Experience automating ETL processes and scheduling jobs with Airflow DAGs • Advanced SQL skills, including complex joins, CTEs, and subqueries • Experience optimizing SQL queries for data warehouse technologies, preferably Snowflake • Proficiency in Python unit, integration, and system testing • Proficiency implementing DBT tests for data validation and quality checks • Experience generating code with Python and Jinja templates • Experience using GitHub and implementing CI/CD processes from scratch • In-depth understanding of AWS S3, ECS, and IAM, including organization and security best practices • Knowledge of AWS security best practices, IAM roles, encryption standards, secure coding guidelines, and DBT profile access configurations • Experience using an AI IDE tool • Nice to have: AWS Lambda experience • Nice to have: Apache Airflow on AWS proficiency • Experience integrating Airflow with AWS services and DBT models • Experience with API integrations for Salesforce, SFTP, SharePoint, OneDrive, and other systems • Nice to have: DBT Core/Cloud proficiency, including complex models, incremental models, snapshots, documentation, and reusable macros • Nice to have: familiarity with AWS CloudWatch and DataDog for pipeline monitoring and alerts