Data Engineer (AWS, Databricks, PySpark)

Infosys Brasil está em busca de profissionais com o perfil de Data Engineer (AWS, Databricks, PySpark) para juntar-se ao nosso time.

Qualificações requeridas:

Experiência em Engenharia de Dados, atuando no desenvolvimento e manutenção de pipelines de dados escaláveis.

Conhecimento sólido em Python, PySpark e SQL para processamento, transformação e análise de dados.

Experiência com Databricks para desenvolvimento de soluções de engenharia de dados e processamento distribuído.

Vivência em ambiente AWS, utilizando serviços como S3, EC2, Lambda, SQS, SNS, DynamoDB e OpenSearch.

Conhecimento em versionamento de código utilizando GitHub.

Experiência com processos de CI/CD, preferencialmente utilizando GitHub Actions.

Capacidade analítica para identificação e resolução de problemas relacionados a dados e performance.

Inglês avançado ou fluente para interação com equipes globais.

Diferenciais (conhecimentos desejáveis):

Experiência em projetos de modernização e arquitetura de dados em nuvem.

Conhecimento em boas práticas de Data Engineering, governança e qualidade de dados.

Vivência em ambientes corporativos globais e equipes multiculturais.

Conhecimento em monitoramento, observabilidade e otimização de pipelines de dados.

Experiência com metodologias ágeis e práticas DevOps.

Principais atividades e responsabilidades:

Desenvolver e manter pipelines de dados robustos, escaláveis e de alta performance utilizando Python, PySpark e Databricks.

Projetar e implementar soluções de processamento e integração de dados em ambiente AWS.

Trabalhar com grandes volumes de dados, garantindo qualidade, consistência e disponibilidade das informações.

Implementar e manter processos de versionamento, automação e integração contínua utilizando GitHub e GitHub Actions.

Participar da definição e evolução da arquitetura de dados, contribuindo com melhorias contínuas nas soluções existentes.

Colaborar com equipes multidisciplinares para entender necessidades de negócio e transformar requisitos em soluções técnicas eficientes.

Realizar análises, troubleshooting e otimizações para garantir a confiabilidade e performance dos ambientes de dados.

Contribuir para a adoção de boas práticas de engenharia de software, segurança e governança de dados.

Informações adicionais:

Tipo de trabalho : CLT (Trabalho em Tempo Integral), Horário flexível.

Pacote de benefícios : Vale-transporte, vale-refeição, auxílio-creche, seguro de vida, auxílio-funeral, seguro médico e odontológico.

Carreira : Trabalho global em clientes e/ou projetos nacionais e internacionais, com possibilidade de transferência internacional de carreira.