dentsu Austria
dentsu Austria
51 – 200 Funcionários
EmpresaMarketingMídia
A dentsu Austria é a unidade austríaca do grupo global Dentsu e ajuda organizações a lidar com transformação empresarial, marketing e crescimento sustentável. Seu trabalho combina pesquisa, análise, expertise em mídia e soluções integradas para ajudar marcas a navegar por mercados em mudança e criar experiências relevantes. Como parte de uma rede internacional, a dentsu Austria reúne perspectivas de marketing, mídia e serviços empresariais para transformar desafios complexos em oportunidades práticas para seus clientes, seus públicos e a sociedade.

Engenheiro de dados – Pune, presencial

Crie plataformas de dados e pipelines de ETL baseados em AWS em Pune para a Merkle. Desenvolva soluções em SQL e Python, fortaleça a qualidade dos dados e apoie a entrega de análises.

Descrição

  • Criar pipelines de ETL e ELT escaláveis na AWS
  • Desenvolver transformações SQL e pipelines de dados em Python para cargas de trabalho de produção
  • Criar fluxos de ingestão com AWS S3, Glue e EMR
  • Projetar modelos de dados que apoiem análises, equilibrando desempenho e custo
  • Ajudar a implantar e executar pipelines em vários ambientes
  • Acompanhar o desempenho, a confiabilidade e a qualidade dos pipelines
  • Investigar falhas nos pipelines e realizar análises de causa raiz
  • Aplicar práticas de engenharia que melhorem a segurança, a confiabilidade e a escalabilidade
  • Trabalhar com arquitetos e equipes de produto para esclarecer requisitos técnicos
  • Transformar necessidades de negócio e análise em soluções práticas de dados na AWS
  • Apoiar a documentação, as revisões de código e os padrões de engenharia compartilhados
  • Atuar como colaborador individual em pipelines de dados, engenharia de nuvem e habilitação de análises em um ambiente global de entrega

Requisitos

  • Ter de 3 a 7 anos de experiência profissional relevante
  • Demonstrar conhecimento prático dos serviços de dados da AWS, incluindo S3, Glue, Athena, Redshift e EMR
  • Ter experiência no projeto de arquiteturas nativas da nuvem para data lakes e data warehouses
  • Entender processamento em lote e ter familiaridade básica com conceitos de streaming
  • Usar SQL com segurança em consultas complexas, joins, agregações e transformações
  • Ter trabalhado com grandes conjuntos de dados no Redshift ou Athena
  • Usar Python de forma eficaz para engenharia de dados e desenvolvimento de ETL
  • Experiência com PySpark ou Spark é um diferencial
  • Entender modelagem de dados, projeto de transformações e otimização de desempenho
  • Ter experiência prática com frameworks de processamento distribuído, como Spark ou PySpark
  • Sentir-se à vontade trabalhando com dados estruturados e semiestruturados
  • Entender evolução de schemas, verificações de qualidade de dados e lógica de validação
  • Ter conhecimento prático de Infraestrutura como Código com Terraform e/ou CloudFormation
  • Ter experiência básica com pipelines de CI/CD para cargas de trabalho de dados
  • Entender logging e monitoramento com CloudWatch
  • Colaborar eficazmente com arquitetos, equipes de DevOps e QA e partes interessadas do negócio
  • Explicar conceitos técnicos com clareza para diferentes públicos
  • Ter bacharelado, mestrado ou formação equivalente
  • É indicada uma certificação AWS Certified Solutions Architect ou DevOps – Professional
  • É indicada uma certificação Snowflake Core

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