Engenheiro de Dados Sr.

Estamos em busca de pessoas apaixonadas por educação e tecnologia!

Queremos que você saiba atuar em um ambiente que exige a união de múltiplas competências e experiências e com foco no resultado para deixarmos nosso legado no mundo.

Se você, assim como nós, tem paixão por educação e tecnologia, o UOL EdTech é para você! 🧡Confira essa oportunidade e vem ser #EdTecher!

Responsabilidades e atribuições

Definir, evoluir e sustentar a arquitetura de dados (Data Lake / Data Warehouse / Lakehouse) e o desenho em camadas (Medallion), garantindo padrões de governança, segurança, qualidade e confiabilidade.

Projetar e implementar pipelines de dados (ETL/ELT) em batch e streaming, integrando múltiplas fontes (APIs, bancos, eventos e arquivos) com foco em performance, monitoramento e observabilidade.

Atuar de forma protagonista na entrega da camada analítica conectando integração/refino (Silver) a produtos de dados reutilizáveis para negócio, analytics e ciência de dados.

Desenvolver e evoluir transformações com dbt, priorizando código modular, versionado, testável e documentado (incluindo macros e modelos incrementais quando aplicável).

Implementar Data Contracts, testes automatizados e práticas que reduzam rupturas em consumo downstream (dashboards, datasets e aplicações) por mudanças inesperadas na origem.

Atuar como referência técnica no time, promovendo DataOps, Git/PRs, CI/CD, documentação e padrões de engenharia; apoiar integrações com IA/ML por meio de bases limpas, estáveis e bem definidas.

Requisitos e qualificações

Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados Sênior em plataformas e pipelines de dados em ambiente corporativo.

Experiência prática com Databricks em AWS, incluindo desenvolvimento, operação e monitoramento de notebooks, jobs, workflows e pipelines de dados.

Domínio de SQL, Python e PySpark/Spark, com capacidade de escrever consultas performáticas e desenvolver transformações complexas para processamento e análise de dados.

Experiência com arquitetura Lakehouse, Delta Lake e arquitetura Medallion (Bronze/Silver/Gold), incluindo processamento incremental, evolução de schema e otimização de performance.

Conhecimento dos principais serviços AWS utilizados em plataformas de dados, especialmente Amazon S3, IAM e AWS Glue, incluindo desenho e operação em nuvem.

Experiência com ingestão e orquestração de dados em batch, incremental e streaming, incluindo CDC e uso de Databricks Workflows/Lakeflow Jobs ou ferramentas equivalentes.

Experiência com governança e segurança de dados em Databricks, especialmente Unity Catalog, controle de acesso, lineage e organização de catálogos e schemas.

Experiência com arquitetura de dados e modelagem dimensional (Kimball/Star Schema), além de integração com bancos relacionais (SQL Server, Oracle) e não relacionais (MongoDB).

Experiência com qualidade e confiabilidade de dados, incluindo Data Contracts, testes automatizados, monitoramento e observabilidade de pipelines.

Domínio de Git e processos de Pull Request / code review, além de CI/CD aplicado a projetos e pipelines de dados.

Informações adicionais

Para se destacar nessa posição, seria legal se você também tivesse:Mindset de engenharia -paixão por automação, qualidade de código e documentação; forte ownership sobre dados e plataforma.

Conhecimento em Python para automações, integrações e rotinas de engenharia de dados.

Conhecimento em práticas de DataOps e governança (LGPD).

Disponibilidade para atuar em modelo híbrido (3x na semana) em São Paulo - SP.