Nesta posição de Desenvolvedor(a) Sênior de Dados, você terá responsabilidade técnica sobre a camada de dados relacional e lakehouse de uma plataforma de ensino superior. Seu trabalho ajudará a garantir que dados de programas, estudantes e matrículas sejam confiáveis, bem governados e preparados para aplicações, análises e integrações com parceiros. Você atuará em problemas complexos de ponta a ponta, da investigação à produção, com atenção à qualidade e ao desempenho.

Responsabilidades

• Projetar, desenvolver e otimizar esquemas, procedimentos armazenados, visualizações, funções, índices e consultas SQL
• Analisar planos de execução e aprimorar o desempenho de bancos de dados relacionais
• Desenvolver e manter pipelines no Databricks com PySpark e Spark SQL, além de modelos dbt
• Aplicar modelagem dimensional Kimball em soluções para bancos transacionais e análises em lakehouse
• Gerenciar acesso e linhagem de dados no Unity Catalog, implementar verificações de qualidade e reconciliação entre origem e destino, e proteger dados pessoais sensíveis
• Versionar alterações de banco de dados com Git, implantar por CI/CD e revisar código SQL de colegas
• Assumir esquemas e processos existentes com continuidade para a produção, documentar modelos e procedimentos operacionais, e apoiar a resolução e análise de incidentes
• Colaborar com arquitetos de dados e desenvolvedores de aplicações em padrões de modelagem, APIs e contratos de dados
• Orientar desenvolvedores de nível intermediário e explicar decisões técnicas a arquitetos clientes
• Trabalhar com partes interessadas da América do Norte e equipes do Brasil e da Colômbia, mantendo boa sobreposição com o horário comercial dos Estados Unidos

Requisitos obrigatórios

• Inglês avançado ou fluente, nível C1 ou superior
• SQL avançado, incluindo T-SQL e/ou ANSI SQL, procedimentos armazenados, funções de janela, CTEs, indexação e planos de execução
• Experiência sólida com bancos de dados relacionais, preferencialmente SQL Server ou Azure SQL; PostgreSQL ou tecnologias similares também são relevantes
• Experiência prática em produção com Databricks, PySpark, Delta Lake e dbt
• Experiência sólida com modelagem dimensional Kimball e desenho de data warehouses
• Experiência com Git, CI/CD para alterações em bancos de dados e Jira

Diferenciais

• Administração do Unity Catalog
• Certificação Databricks Data Engineer Associate ou Professional
• Experiência com ferramentas de orquestração e ingestão, como Databricks Workflows, Airflow, ADF ou Fivetran
• Experiência com ferramentas de qualidade de dados, como Great Expectations ou testes dbt
• Conhecimento de ferramentas de BI, como Power BI ou Tableau
• Experiência com dados regulamentados, como dados de educação ou saúde, e regulamentações de privacidade, como a LGPD
• Familiaridade com desenvolvimento assistido por IA e programação agêntica

O que esperamos
Você deverá conduzir desafios de dados ambíguos com autonomia, tomando decisões equilibradas sobre modelagem e desempenho e mantendo um alto padrão de qualidade. Também esperamos que você compartilhe conhecimento, colabore com diferentes equipes e contribua para soluções de dados confiáveis e bem governadas.