Data Engineer (AWS/LLMs) | SR (Remote)
Empresa: Compass UOL
Local: Remoto
Tipo de Vaga: Efetivo (CLT) | Remoto
| Tipo de Contrato | Efetivo (CLT) |
|---|---|
| Modalidade | Remoto |
| Localização | Remoto |
| Publicada em | 13/05/2026 |
Descrição da Vaga
Confira os detalhes desta oportunidade profissional. .
Principais
ResponsabilidadesDefinir e evoluir arquitetura de dados cloud-native na AWS;
Projetar modelos de dados otimizados para: consulta operacional (APIs) e consumo pelo agente conversacional;
Liderar migração de dados históricos do mainframe;
Garantir consistência, integridade e rastreabilidade;
Trabalhar com grandes volumes e dados históricos complexos;
Construir e manter pipelines de ingestão e transformação;
Integrar fluxo existente (PeopleSoft, mainframe, RDS);
Otimizar consultas no PostgreSQL;
Implementar estratégias de particionamento, indexação e caching (Redis);
Reduzir latência para consultas frequentes;
Garantir aderência a LGPD, políticas de retenção;
Implementar controle de acesso a dados, mascaramento / anonimização quando necessário, auditoria e lineage;
Estruturar dados para consumo por LLMs;
Apoiar criação de camadas semânticas;
Trabalhar com embeddings / indexação semântica (
diferencial);
Implementar validações de qualidade de dados;
Monitorar pipelines e consistência;
Requisitos para a VagaExperiência com Data Engineering em AWS;
Construção e manutenção de pipelines de dados (ingestão e transformação);
Integração de dados de sistemas legados e corporativos (mainframe, PeopleSoft, RDS);
Experiência com modelagem de dados para diferentes consumos (APIs e analytics/IA);
Forte atuação em PostgreSQL (otimização de queries, performance, indexação e particionamento);
Conhecimento em caching (Redis);
Experiência com grandes volumes de dados e migração de sistemas legados;
Práticas de governança de dados (LGPD, auditoria, lineage, controle de acesso e qualidade);
Estruturação de dados para consumo por LLMs (camadas semânticas e embeddings –
diferencial);
Como se Candidatar
- Acesse o link: Clique no botão “Candidatar-se” acima para acessar a vaga na plataforma Gupy.
- Crie seu Perfil: Se for seu primeiro acesso, crie uma conta com seus dados.
- Preencha as Informações: Complete as etapas solicitadas (currículo, testes, experiências).
- Acompanhe: Após finalizar, acompanhe o processo no seu painel de candidato.
Dica: Mantenha seu currículo sempre atualizado para aumentar suas chances!
Ver vaga no site oficial da empresa
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