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A Compass UOL busca um(a) Tech Lead de Dados sênior com perfil hands-on para liderar a construção e governança da camada de dados de um produto de IA. Você conduzirá pipelines em Databricks e PySpark, trabalhará com Delta Lake, Unity Catalog e APIs, assegurando qualidade, segurança e observabilidade.
Você fará modelagem nas camadas silver e gold, preparará dados para IA generativa, criará frameworks reutilizáveis e atuará em ciclos curtos com o time de produto, orientando a squad e promovendo
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Buscamos um(a) Tech Lead de Dados com perfil sênior e hands-on para atuar na construção e sustentação da camada de dados de um produto de Inteligência Artificial de um grande grupo de infraestrutura de mobilidade.
O desafio envolve desenvolver pipelines, preparar dados para serviços de IA generativa e integrar dados a serviços e APIs, garantindo qualidade, segurança e governança.
Principais responsabilidades
Entender o produto, seus consumidores e as fontes de dados, conduzindo tecnicamente as demandas com autonomia.
Construir e sustentar pipelines em PySpark e SQL no Databricks.
Trabalhar com arquitetura medallion, Delta Lake, Unity Catalog e Databricks Workflows.
Preparar dados para serviços de IA generativa, incluindo embeddings, índices vetoriais, qualidade e versionamento.
Integrar dados aos serviços de IA e ao Databricks Genie.
Consumir e disponibilizar dados por meio de APIs, com segurança e observabilidade.
Modelar a camada gold e disponibilizar dados para o produto, Power BI e aplicações analíticas.
Desenvolver frameworks reutilizáveis e validações de qualidade.
Aplicar práticas de versionamento, CI/CD, testes e code review.
Trabalhar em ciclos curtos com o time de produto, priorizando entregas incrementais.
Documentar pipelines e decisões técnicas.
Apoiar estimativas técnicas, orientar a squad e disseminar boas práticas.
Garantir classificação, anonimização e controle de acesso em conjunto com a Governança de Dados.
Experiência sólida em engenharia de dados e atuação como referência técnica de squad.
Databricks, PySpark e Spark SQL em ambiente produtivo.
Arquitetura medallion: landing, bronze, silver e gold.
Delta Lake, Unity Catalog e Databricks Workflows.
Engenharia de dados para IA generativa, incluindo preparação de dados, embeddings, índices vetoriais, qualidade e versionamento.
Integração de dados via APIs e serviços, com segurança e observabilidade.
Modelagem de dados analíticos nas camadas silver e gold.
Git, CI/CD, code review, testes e validações de qualidade.
Experiência em times ágeis de produto e entregas incrementais.
Boa comunicação com áreas técnicas e de negócio.
Formação em TI ou áreas correlatas.
Diferenciais
Databricks Genie e padrões corporativos de uso de IA generativa.
Governança de dados aplicada à IA e LGPD, incluindo classificação, anonimização, linhagem e controle de acesso.
Oracle com replicação via Golden Gate/CDC.
Extração de dados do SAP via Open Hub.
SQL Server e Microsoft Graph (SharePoint/M365).
Power BI.
Gestão de credenciais com identidades de serviço e cofres de segredos.
Documentação técnica no Confluence.
Benefícios