Blend360
AI services
SeniorDataEngineer(AI&AWS)
“Senior Data Engineer (AI & AWS) at Blend360. Skills: Data Engineering, AWS, AI, Machine Learning. Projetar e implementar pipelines de ingestão e transformação de dados batch e real-time de alta escala. Construir e manter arquiteturas de lakehouse usando AWS S3, Glue, Redshift e Apache Iceberg”
What You'll Achieve.
Garantir que os dados certos cheguem às pessoas certas, com qualidade, confiabilidade e escala
Industry & Context.
What They're Looking For.
Must Have
5+ anos de experiência como Data Engineer com foco cloud, Domínio de Python, PySpark e SQL para processamento e transformação de dados larga escala, Experiência sólida com AWS: S3, Glue, Redshift, Athena, Lambda, SageMaker e Kinesis, Experiência com orquestração de pipelines usando Apache Airflow, Conhecimento streaming de dados com Apache Kafka ou AWS Kinesis, Familiaridade com dbt para transformação e documentação de dados, Experiência com IaC usando Terraform para provisionamento de infraestrutura de dados, Conhecimento Apache Iceberg para gerenciamento de tabelas data lakes
Nice to Have
Interesse comprovado IA/ML — experiência com pipelines de ML ou GenAI é um forte diferencial, AWS Certified Data Analytics – Specialty, AWS Certified Machine Learning
What You'll Do.
Projetar e implementar pipelines de ingestão e transformação de dados batch e real-time de alta escala
Construir e manter arquiteturas de lakehouse usando AWS S3
Redshift e Apache Iceberg
Desenvolver e orquestrar pipelines de ML/AI com AWS SageMaker e Apache Airflow
Implementar soluções de streaming tempo real com Apache Kafka e/ou AWS Kinesis
Explorar e aplicar padrões de GenAI via AWS Bedrock
incluindo pipelines RAG
workflows de embeddings e integração com LLMs
Aplicar práticas de Data Mesh para descentralizar domínios de dados e melhorar a autonomia dos times
linhagem e governança de dados com dbt e AWS Glue Data Catalog
Otimizar custos e performance de queries ambientes Redshift e Athena
How You'll Work.
Team & Collaboration
Colaborando com engenheiros, cientistas de dados e times de produto
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