Somos uma fintech brasileira em franco crescimento, focada no mercado de crédito. Operamos em um ambiente regulado e estruturado, e estamos expandindo nosso time de dados para escalar nossa plataforma moderna construída sobre AWS e Databricks. Buscamos um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para atuar com autonomia, influenciando diretamente a nossa arquitetura e operando no coração da ingestão e processamento de dados que alimentam nossas áreas de negócios.

Construir e manter pipelines de ingestão de dados em arquitetura Medallion (bronze, silver, gold) no Databricks.

Operar fluxo de CDC garantindo confiabilidade e baixa latência na captura de mudanças.

Modelar e otimizar tabelas Delta, estratégias de particionamento e relação performance/custo para grandes volumes de dados.

Implementar e evoluir esteiras de CI/CD para dados.

Garantir a qualidade, observabilidade, testes, monitoramento e alertas nos pipelines.

Colaborar com o provisionamento e versionamento de infraestrutura de dados na AWS (IaC).

Garantir conformidade e privacidade (LGPD) em todas as soluções de dados desenvolvidas.

Experiência consolidada (nível Sênior) em engenharia de dados e construção de pipelines em produção.

Domínio prático e avançado no ecossistema Databricks (PySpark, Spark, Delta Lake e arquitetura Medallion).

Fluência em desenvolvimento utilizando Python e SQL.

Sólida experiência com AWS aplicada a dados (especialmente S3 e IAM).

Vivência prática com versionamento de código (Git) e esteiras de CI/CD.

Experiência com modelagem de dados e otimização de ambientes de grande volume.

Disponibilidade para atuar no modelo híbrido (3x presenciais) na região de Pinheiros (São Paulo/SP).

Remuneração competitiva e alinhada às práticas do mercado.

Ambiente técnico de alto nível, com espaço aberto para tomada de decisões arquiteturais.

Autonomia real e impacto direto na construção do produto.

Atuação prévia no setor financeiro, Fintechs ou ambientes altamente regulados.

Experiência com CDC e ingestão near-real-time.

Conhecimentos em infraestrutura como código (Terraform).

Familiaridade com Databricks Asset Bundles.

Vivência com governança de dados, catálogos (Unity Catalog) e lineage.