Job Description & Summary
A PwC Digital Technology Services (PwC DTS) é uma empresa especializada em tecnologia, que opera como um Delivery Center e executa projetos que estão na vanguarda de inovação.
Na PwC DTS desenvolvemos soluções para nossos clientes utilizando todo o potencial das tecnologias existentes no mercado, como desenvolvimento de software em inúmeras linguagens para frontend e backend, plataformas de processos empresariais como ERP, CRMs, implementação de soluções em cloud computing, e soluções de hiperautomação e testes.
Se você é apaixonado por tecnologia e busca um ambiente dinâmico e desafiador para desenvolver suas habilidades e acelerar seu crescimento profissional, venha para a PwC DTS!
Estamos em busca de um Engenheiro(a) de Dados para integrar nosso time de Piracicaba. Se você é uma pessoa movida a desafios e determinada a fazer a diferença, nós queremos te conhecer!
Seu papel nessa jornada:
- Desenvolver, manter e otimizar pipelines ETL/ELT utilizando Python, SQL, PySpark e SparkSQL.
- Construir soluções de processamento de dados em ambiente AWS utilizando Glue, S3, Athena, Redshift, Lambda e Step Functions.
- Projetar e administrar ambientes de Data Lake com armazenamento em formato Parquet.
- Implementar integrações entre diferentes fontes de dados, como PostgreSQL, MongoDB, DynamoDB, Kafka e Kinesis.
- Atuar na modelagem de dados, criação de tabelas, views e estruturas analíticas para consumo de informações.
- Garantir padrões de qualidade, governança, rastreabilidade e auditoria dos dados.
- Implementar controles de segurança, mascaramento de dados e conformidade com LGPD.
- Desenvolver e manter pipelines CI/CD utilizando Azure DevOps, Git e GitHub.
- Automatizar processos e fluxos serverless com Lambda e Step Functions.
- Executar atividades de monitoramento, troubleshooting, reprocessamentos e melhorias contínuas dos ambientes de dados.
- Apoiar times analíticos e áreas de negócio na disponibilização de informações confiáveis e escaláveis.
Se você possui os requisitos abaixo, essa oportunidade pode ser sua:
- Experiência com Engenharia de Dados e sustentação de ambientes produtivos.
- Conhecimento avançado em Python e SQL.
- Experiência com PySpark e SparkSQL.
- Vivência em arquitetura e serviços AWS para dados: AWS Glue S3 Athena Redshift Lambda Step Functions IAM e KMS
- Experiência na construção de pipelines ETL/ELT.
- Conhecimento em Data Lake e processamento distribuído.
- Vivência com versionamento de código utilizando Git.
- Experiência com CI/CD utilizando Azure DevOps ou GitHub.
- Conhecimento em governança, qualidade e catálogo de dados.
- Experiência com troubleshooting, monitoramento e otimização de performance.
Formação:
Graduação em Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Engenharia da Computação, Engenharia de Software ou áreas correlatas.
Pode ser um diferencial, se você tiver:
- Experiência em ambientes GCP.
- Conhecimento em BigQuery e Dataproc.
- Vivência com Snowflake.
- Conhecimento em Terraform e Infrastructure as Code.
- Experiência com Kafka ou Kinesis para fluxos near real time.
- Certificações em Cloud, Dados ou Analytics.
- Pós-graduação em Engenharia de Dados, Banco de Dados, Engenharia de Software ou áreas correlatas.
São nossos valores:
Agimos com integridade
Fazemos a diferença
Cuidamos das pessoas
Trabalhamos juntos
Desafiamos o limite do possível
Você está pronto(a) para fazer a diferença? Aqui, você pode crescer de forma real.
Nós somos a PwC. Somos visionários. Trabalhamos com tecnologias de ponta, impulsionados pelas nossas pessoas, para entregar valor, gerar impacto e levar nossos clientes à vanguarda.
Em tempos de transformação acelerada, utilizamos nossa expertise em indústrias, nossa experiência, competências e serviços integrados para construir confiança e resolver problemas importantes.
Somos guiados pelos nossos valores, consistentes em nossa qualidade e dedicados a fazer a diferença. Aqui, seu desenvolvimento e crescimento se tornam uma vantagem para nossos clientes e influenciam o futuro do mundo.
Grow here. Go further.
#LI-DNI
