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 atribuiçõesDefinir, 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 qualificaçõesExperiência sólida como Engenheiro(a) de Dados Sênior em plataforma/pipelines em ambiente corporativo. Domínio de SQL e Python - capacidade de escrever consultas performáticas e complexas para trans

formação e análise. Experiência com DBT — boas práticas de projeto, macros, modelos incrementais e documentação técnica. Experiência com Cloud Data Warehouse/Lakehouse (BigQuery, Synapse Analytics) e/ou soluções equivalentes em AWS, GCP e Azure, incluindo desenho e operação em nuvem. Experiência com arquitetura de dados - modelagem dimensional (Kimball/Star Schema) e arquitetura Medallion (Bronze/Silver/Gold). Experiência com orquestração e ingestão - Azure Synapse, Data Factory, Airbyte (ou equivalentes) e padrões de integração contínua de dados. Experiência com integração com bancos relacionais (SQL Server, Oracle) e não relacionais (MongoDB). Domínio de Git e processos de Pull Request / code review, além de CI/CD aplicado a projetos e pipelines de dados. Informações adicionaisPara 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.