Engenheiro(a) de Dados DTS | Senior Associate 2 [tag01]

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