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Lead Data Engineer- AWS
Vaga remota de Data Engineering com fit claro de localização do candidato.
Publicada21 de jun. de 2026
Países elegíveis1 país aceito
Sinal de senioridadeSenior
Modelo de trabalhoRemoto
Locais aceitos para candidatos
Estados Unidos
Resumo da vaga
Lead Data Engineer- AWS
Requisitos e responsabilidades
Conteúdo da vaga extraído em seções para revisão mais rápida.
Key Responsibilities:
- GenAI Infrastructure: Architect data pipelines using Amazon Bedrock and Amazon SageMaker to build, deploy, and scale Generative AI applications.
- Vector Foundations: Implement and optimize vector search capabilities using Amazon OpenSearch Serverless or specialized vector engines for RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- Serverless Data Engineering: Build highly scalable, event-driven ETL pipelines using AWS Lambda, AWS Glue, and Amazon Kinesis.
- Modern Data Stack: Manage large-scale data lakehouses leveraging Amazon S3, AWS Lake Formation, and Amazon Redshift.
- LLM Ops: Integrate AWS Step Functions and SageMaker Pipelines to automate the fine-tuning and deployment of foundation models.
Requirements
- Experience: 8-12 years in Data Engineering with a heavy focus on the AWS Cloud stack.
- AWS Expertise: Deep hands-on experience with Glue, Athena, EMR, and Redshift.
- AI/ML Tools: Proficiency in LangChain or LlamaIndex integrated with AWS services to handle unstructured data (text, images, PDFs).
- DevOps & IAC: Experience deploying infrastructure using AWS CDK or Terraform.
- Core Skills: Advanced SQL, Python and PySpark skills tailored for distributed processing on AWS.
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