Lumini IT Solutions

Engenheiro de Dados Sênior | Automações com IA | Azure e AWS

Brazil · REMOTE · FREELANCE
Publiée le 30 juillet 2026 · Candidature traitée sur le site de l’entreprise
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UTILIZE A SUA PAIXÃO POR TECNOLOGIA PARA CAUSAR IMPACTO POSITIVO E #VemSerLuminiIT Aqui na Lumini IT a inovação e a resiliência fazem parte da nossa rotina. Somos uma empresa de soluções de TI que preza pela qualidade e agilidade na entrega de seus serviços. O nosso grande segredo para estar sempre um passo à frente do mercado é a audácia e a transformação que cada LUMINER promove todos os dias. Nossa integridade nos impulsiona e, o melhor, todo mundo colabora com todo mundo, não importa quem deu a ideia, somos uma empresa de estratégia horizontal, todas as pessoas estão dispostas a ajudar e se envolvem legitimamente para fazer dar certo e entregar resultados. Curtiu? Inscreva-se na vaga! Estamos em busca de um Engenheiro de Dados para atuar na construção e integração de pipelines de dados em ambientes Azure e AWS , garantindo a ingestão, o processamento, a disponibilidade dos dados e o suporte a automações com IA. O profissional será responsável pela integração de APIs, ETLs e bases de dados existentes, além da implementação de arquiteturas escaláveis voltadas para análise e tomada de decisão. O projeto faz parte de um programa de longa duração focado em modernização, inovação, Dados, IA, Produtividade, Otimização e Automação de Processos. Principais Responsabilidades: • Projetar e desenvolver pipelines de ingestão de dados a partir de fontes diversas (ETLs, APIs, bancos relacionais e não relacionais, arquivos, sensores de telemetria, etc.); • Integrar e consolidar dados de diferentes fontes nos ecossistemas Azure e AWS , garantindo qualidade, consistência e confiabilidade; • Implementar arquiteturas de referência para o processamento e armazenamento de dados; • Criar e gerenciar Data Lakes , Data Warehouses e Data Marts ; • Desenvolver e otimizar processos de ETL/ELT utilizando ferramentas como Azure Data Factory, Databricks, Synapse Analytics, AWS Glue, AWS Lambda e Redshift ; • Garantir a governança, a segurança e a escalabilidade dos pipelines de dados; • Monitorar e otimizar a performance das cargas de dados, identificando gargalos e propondo melhorias contínuas; • Atuar em colaboração direta com cientistas de dados, analistas funcionais e áreas de negócio. Perfil Desejado: • Experiência sólida como Engenheiro de Dados na construção de pipelines escaláveis; • Domínio de soluções em nuvem na AWS (S3, Redshift, Glue, Athena) e Azure (Data Factory, Synapse, Databricks, Azure SQL, Blob Storage, Monitoramento); • Experiência na integração de dados via APIs REST/SOAP e no processamento em tempo real; • Domínio de bancos de dados relacionais (SQL Server, PostgreSQL) e não relacionais (CosmosDB, DynamoDB, MongoDB); • Proficiência em Python, Spark, SQL e PowerShell/Bash para manipulação e engenharia de dados; • Prática com cultura DataOps, versionamento de código (Git) e esteiras de CI/CD para dados; • Conhecimento em modelagem de dados, otimização de consultas ( query tuning ) e performance de bancos de dados; • Conhecimento sobre boas práticas de segurança, governança e conformidade (LGPD); • Boa comunicação verbal e escrita, com capacidade de documentação técnica e interlocução com times de negócio. Diferenciais: • Experiência com arquiteturas orientadas a eventos ( event-driven ) utilizando AWS Kinesis, Azure Event Hub ou Apache Kafka ; • Vivência na implementação de pipelines de Machine Learning e MLOps em ambientes de nuvem; • Certificações Microsoft (ex: DP-203 – Azure Data Engineer Associate) ou AWS (ex: AWS Certified Data Engineer / Data Analytics). Informações adicionais Modalidade de Trabalho: Home Office; Contratação: PJ; Horário de atuação da equipe: comercial. Importante: Nós valorizamos a diversidade e inclusão, consideramos todos os candidatos para as nossas vagas, independente de cor, raça, religião, gênero e identidade de gênero, nacionalidade, deficiência, orientação sexual, ascendência, idade, etc. Originally posted on Himalayas

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