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!

• 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. 

• 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.