• Formação em curso superior nas áreas pertinentes a tecnologia;
• Certificações em Java são desejáveis.

• Conhecimento em serviços AWS (principalmente ECS, EMR, EC2, lambda, SQS)
• Conhecimento em banco de dados não relacionais.
• Diferencial muito importante:
  Conhecimento e experiência com o tema câmbio de moedas e investimentos.

• Conhecimento e experiência em desenvolvimento utilizando linguagem Java e framework Springboot
• Conhecimento e experiência em Kotlin
• Conhecimento e experiência em mensageria utilizando Kafka
• Conhecimento e experiência em SQL
• Conhecimento e experiência em GIT
• Conhecimento e experiência em frameworks ágeis
• Conhecimento e experiência em Monolitos e MicroServiços
• Conhecimento e experiência em desenvolvimento de APIs RestFull
• Conhecimento e experiência em transmissão de dados via SFTP

• Superior Completo nas áreas de TI/Engenharia/Afins
• Certificações AWS e Ágeis (Desejável)

• Experiência em projetos ágeis, seguindo metodologias Scrum e Kanban

• SQL: Análise de queries e proposição de melhoria de performance
• PL/SQL: Criação de procedures, views, triggers
• Análise de causa raiz de erros
• Projetos de DW / BI / Data Lake
• Mapeamento de dados (Origem > Staging/Raw Data >Refined)
• Processos de carga/ingestão de dados em ambiente AWS usando JSON
• Stack de Serviços de Data Lake AWS, especialmente Redshift e WLM;
• Airflow - Criação e análise de dags
• Jenkins
• Git
• Python 

Principais atividades:

• Criação dos processos de ingestão de dados em Data Lake;
• Apoio no Desenho de arquitetura de solução para Data Lake;
• Modelagem de dados de BI / Data Lake (Multidimensional, Star Schema, Snow Flake, Flat, DataMarts);
• Extração de dados e geração de arquivos de saída;
• Carga de dados em base AWS Redshift;
• Otimizações para carga e consulta de dados no AWS Redshift (distribuição, ordenação, compressão, concorrência, otimizações, uso de copy/unload, uso de materialized views);
• Análise e otimização dos clusters de Redshift (sizing/resizing, configuração dos nós, uso de Dense Computing (DC) X Dense Storage (DS), elastic resize, pause/resume para redução de custos, aplicação do vacuum e analyze);
• Criação dos pipelines de dados utilizando Apache Airflow;
• Geração de Relatórios / Dashboards em Power BI;
• Data Mapping;
• System / Data Discovery - Entendimento dos sistemas de origem.

• Superior Completo nas áreas de TI/Engenharia/Afins
• Certificações AWS e Metodologias Ágeis (Desejável)

• Experiência em projetos ágeis, seguindo metodologias Scrum e Kanban

• Projetos de DW / BI / Data Lake
• Modelagem de dados para BI (Multidimensional, Star Schema, Flat Tables, DataMarts)
• Mapeamento de dados (Origem > Staging/Raw Data >Refined)
• Arquitetura de Data Lake AWS
• Processos de carga/ingestão de dados em ambiente AWS
• Stack de Serviços de Data Lake AWS, especialmente Redshift;
• Criação/configuração de cluster de Redshift
• Modelagem de dados e tabelas para Redshift, observando-se distribuição dos dados, performance, utilização de recursos, característica do dado, etc.
• Airflow
• Jenkins
• Git
• Python
• Pyspark
• Amazon EMR
• Amazon SNS
• AWS K8s
• Tópico Kafka
• Glue
• S3
• Banco de dados relacionais
• Banco de dados não relacionais

Principais atividades:

• Criação dos processos de ingestão de dados em Data Lake
• Modelagem de dados de BI / Data Lake (Multidimensional, Star Schema, Snow Flake, Flat, DataMarts)
•  Extração de dados e geração de arquivos de saída.
• Carga de dados em base AWS Redshift
• Otimizações para carga e consulta de dados no AWS Redshift (distribuição, ordenação, compressão, concorrência, otimizações, uso de copy/unload, uso de materialized views);
• Análise e otimização dos clusters de Redshift
• Criação dos pipelines de dados utilizando Apache Airflow
• Geração de Relatórios / Dashboards em Tableau
• Data Mapping
• System / Data Discovery - Entendimento dos sistemas de origem.

• Superior Completo nas áreas de TI/Engenharia/Afins
• Certificações AWS e Metodologias Ágeis (Desejável)

• Experiência em projetos ágeis, seguindo metodologias Scrum e Kanban

• Projetos de DW / BI / Data Lake
• Modelagem de dados para BI (Multidimensional, Star Schema, Flat Tables, DataMarts)
• Mapeamento de dados (Origem > Staging/Raw Data >Refined)
• Arquitetura de Data Lake AWS
• Processos de carga/ingestão de dados em ambiente AWS
• Stack de Serviços de Data Lake AWS, especialmente Redshift
• Criação/configuração de cluster de Redshift
• Modelagem de dados e tabelas para Redshift, observando-se distribuição dos dados, performance, utilização de recursos, característica do dado, etc
• Airflow
• Jenkins
• Git
• Python
• Pyspark
• Amazon EMR
• Amazon SNS
• AWS K8s
• Tópico Kafka
• Glue
• S3
• Banco de dados relacionais
• Banco de dados não relacionais

Principais atividades:

• Criação dos processos de ingestão de dados em Data Lake
• Modelagem de dados de BI / Data Lake (Multidimensional, Star Schema, Snow Flake, Flat, DataMarts)
•  Extração de dados e geração de arquivos de saída.
• Carga de dados em base AWS Redshift
• Otimizações para carga e consulta de dados no AWS Redshift (distribuição, ordenação, compressão, concorrência, otimizações, uso de copy/unload, uso de materialized views);
• Análise e otimização dos clusters de Redshift
• Criação dos pipelines de dados utilizando Apache Airflow
• Geração de Relatórios / Dashboards em Tableau
• Data Mapping
• System / Data Discovery - Entendimento dos sistemas de origem.