Lead Data Engineer

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Julho 15

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 18%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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UFS Tech

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201 - 500 funcionários

🏦 Bancário

💳 Fintech

🔒 Cibersegurança

💰 $19.920.400 Venture Round - UFS em 2019-05

Banking • Fintech • Cybersecurity

A UFS Tech é uma provedora de tecnologia e serviços que se concentra em capacitar bancos comunitários. Ela oferece plataformas de banco central e banco digital, pagamentos, gestão de caixa e ferramentas de engajamento do cliente junto com serviços de TI gerenciados (nuvem privada, e-mail hospedado, suporte ao usuário final), soluções de cibersegurança (gerenciamento de firewall virtual, gerenciamento de vulnerabilidades, SureProtect/SureWatch), backup e recuperação de desastres, imagem e entrega de documentos, além de serviços de consultoria para TI, segurança da informação e conformidade regulatória. A UFS se posiciona como parceira dos bancos comunitários, oferecendo soluções modulares e serviços profissionais desenvolvidos sob medida para ajudar os bancos a operarem com segurança, atenderem aos requisitos regulatórios e desenvolverem relacionamentos com os clientes.

Descrição

• Design the lakehouse: Apache Iceberg (or similar technology) on object storage, a catalog for table management and per-bank isolation, dbt models, and a query engine • Build secure, least-privilege ingestion from bank systems — log-based CDC where permitted, with query-based and batch/SFTP fallbacks, plus an in-bank collector pattern • Own data modeling for the semantic and metric layer (deposits, concentration, uninsured exposure, asset quality, and peer groups) • Handle schema drift, data quality, and reconciliation; make ingestion observable and recoverable • Partner with the AI/ML team on the structured-query path and with Security on PII classification at landing, in alignment with regulatory data-handling requirements • Document data lineage, transformation logic, and access controls to support audit and exam readiness • Define and enforce data contracts, quality thresholds, and alerting for pipeline failures

🎯 Requisitos

• 8–12+ years in data engineering with end-to-end ownership of ingestion through serving, and 2+ years in a lead or senior role • Strong Python and expert SQL; rigorous data modeling for analytics • Hands-on lakehouse experience (Iceberg/Delta/Hudi or equivalent) and modern transformation tooling • Built reliable pipelines from messy operational and transactional source systems • Comfort with CDC mechanics and the realities of pulling from databases you do not control