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Open nowPosted 137 days ago

Arquiteto de Dados Especialista AWS

Gupy (Portal de Vagas)61,497 open roles

Where
São Paulo, Brazil
Work mode
Hybrid
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From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowArquiteto de Dados Especialista AWSGupy (Portal de Vagas) · São Paulo, Brazil

  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on Gupy (Portal de Vagas)'s own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

7.8% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market.

Share of postings closed within
  1. 1.7%1 day
  2. 3.5%3 days
  3. 7.8%7 days
  4. 14.6%14 days
  5. 34.1%30 days
This job: posted 137 days ago

The posting

Você é movido(a) por tecnologia, dados e inovação? 🚀  Na Triggo.ai, transformamos desafios complexos em soluções inteligentes. Somos uma empresa brasileira focada em Analytics, IA e transformação digital, ajudando organizações a tomar decisões mais estratégicas e gerar impacto real nos negócios.  Trabalhamos com diferentes setores do mercado, sempre combinando tecnologia de ponta, visão de negócio e execução ágil.  Se você quer construir soluções que fazem a diferença e crescer junto com um time de alta performance, seu lugar pode ser aqui.  👉 Vem para a Triggo.ai e construa o futuro com a gente. Responsabilidades e atribuiçõesDesenhar, definir e evoluir arquiteturas de dados corporativas, estabelecendo padrões, boas práticas e estratégias que garantam escalabilidade, desempenho, resiliência, segurança e eficiência de custos;Atuar na concepção de soluções de dados ponta a ponta, desde o entendimento da necessidade com áreas de negócio até a definição da arquitetura técnica, garantindo aderência aos requisitos funcionais e não funcionais;Projetar modelos de dados analíticos e arquiteturas de consumo, incluindo modelagem dimensional, definição de fatos e dimensões, Star Schema, camadas de curadoria e estruturas para analytics e BI;Definir estratégias de armazenamento e processamento de dados em ambientes Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse e Data Mesh, considerando volume, latência, governança e custo;Criar e evoluir pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados, com foco em resiliência, escalabilidade, observabilidade e automação;Aplicar práticas de DataOps e FinOps, promovendo eficiência operacional, monitoramento contínuo, qualidade de dados e otimização do uso de recursos em nuvem;Garantir integração entre plataformas de dados e iniciativas de IA, suportando casos de uso de analytics avançado, Machine Learning e GenAI;Definir padrões de modelagem, catálogo, linhagem, qualidade e governança de dados, assegurando consistência e confiabilidade da informação;Apoiar times técnicos e áreas de negócio na tradução de regras de negócio em estruturas analíticas, métricas, KPIs, indicadores e modelos de dados sustentáveis;Atuar como referência técnica, promovendo mentorias, revisões de arquitetura e direcionamento de boas práticas para o time de engenharia de dados.Requisitos e qualificaçõesRequisitos / Experiência:Sólida experiência em engenharia de dados em ambientes de média e grande escala;Forte atuação em arquitetura de dados e desenho de soluções analíticas.Modelagem de Dados Analítica:Modelagem dimensional;Definição de tabelas fato e dimensão;Modelagem para Data Warehouse, Data Marts e ambientes Lakehouse.Arquitetura e Organização de Dados:Experiência com camadas de dados Medalhão (Raw/Bronze, Trusted/Silver, Curated/Gold);Organização de dados para consumo analítico e operacional.Tecnologias e Linguagens:Domínio de Big Data e processamento distribuído (especialmente Apache Spark);Conhecimento avançado em SQL (tuning e otimização de queries complexas);Programação avançada em Python e PySpark.Cloud & Ferramentas:Experiência com serviços AWS (Glue, EMR, Lake Formation, Redshift, S3, Step Functions, entre outros);Vivência com pipelines ETL/ELT (dbt, Glue);Orquestração com Airflow e/ou Step Functions.Integração e Arquitetura:Integração de dados via APIs, microsserviços e containers;Experiência com mensageria (Kafka, Kinesis);Governança e Qualidade:Conhecimento em governança, segurança, compliance e controle de acesso;Experiência com observabilidade e qualidade de dados (monitoramento, auditoria, rastreabilidade e linhagem).Boas Práticas:Versionamento de código, CI/CD, testes automatizados e code review.Negócio & Liderança:Capacidade de traduzir conceitos de negócio em métricas, KPIs e OKRs;Experiência em liderança técnica, mentoria e desenvolvimento de times.Diferenciais:Experiência em ambientes de IA (preparação de dados para Machine Learning e GenAI);Vivência com Data Mesh, arquitetura orientada a domínios e produtos de dados;Conhecimento em catálogo de dados, data lineage, data quality frameworks e governança federada;Experiência com modelagem de dados para o setor financeiro.

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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against Gupy (Portal de Vagas)'s own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.

  3. We apply on Gupy (Portal de Vagas)'s form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.

  4. Every reply, sorted

    Gupy (Portal de Vagas)'s answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.

  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

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By hand5–10
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Before you press

Straight answers

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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