Nesta posição de Senior Data Developer, você será responsável por dados relacionais e lakehouse que dão suporte a programas, estudantes e matrículas em uma plataforma de ensino superior. Seu trabalho ajudará equipes de análise, CRM e aplicações parceiras a confiar em dados corretos, rápidos e bem governados. Você conduzirá desafios técnicos da análise à produção e contribuirá para a qualidade e a evolução das soluções de dados.

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
• Desenvolver e manter pipelines no Databricks com PySpark e Spark SQL, além de modelos dbt com modelagem dimensional Kimball
• Dar suporte a bancos SQL transacionais e a modelos lakehouse para análise
• Gerenciar acesso e linhagem de dados no Unity Catalog e implementar verificações de qualidade e reconciliação entre origem e destino
• Proteger dados pessoais sensíveis com recursos como mascaramento e controle de acesso por linha
• Versionar alterações em bancos de dados com Git, implantar por CI/CD e revisar código SQL
• Assumir esquemas e processos existentes sem interromper a produção, documentar modelos e procedimentos operacionais, e apoiar a resolução de incidentes e a análise de causa raiz
• 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 de clientes
• Trabalhar com stakeholders da América do Norte e equipes do Brasil e da Colômbia, mantendo sobreposição significativa com o horário comercial dos EUA

Requisitos obrigatórios

• Inglês avançado ou fluente, nível C1 ou superior
• Domínio de SQL, 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, ou PostgreSQL e tecnologias semelhantes
• Experiência prática em produção com Databricks, PySpark, Delta Lake e dbt
• Experiência sólida com modelagem dimensional Kimball e arquitetura 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 frameworks de qualidade de dados, como Great Expectations ou testes dbt
• Familiaridade com ferramentas de BI, como Power BI ou Tableau
• Contato com dados regulados, incluindo educação, saúde ou regulamentações de privacidade como a LGPD
• Familiaridade com desenvolvimento assistido por IA e programação agêntica

O que esperamos
Você terá autonomia para transformar problemas de dados ambíguos em soluções de produção, tomando decisões criteriosas sobre desempenho e modelagem. Também contribuirá para manter padrões técnicos elevados, colaborar com diferentes equipes e compartilhar conhecimento de forma clara.