Ofertas de emprego Engenheiro de Dados

Sobre o trabalho Engenheiro de Dados

Venha fazer parte de um ecossistema vivo onde o futuro dos negócios é criado e vivido todos os dias. Faça parte desta transformação!

Na LUZA Group, a paixão, a perseverança e a vontade de superar limites definem o nosso caminho para o sucesso.

Fundada em 2006, somos uma multinacional portuguesa com mais de 1.200 profissionais talentosos e um volume de negócios. Com presença em mercados estratégicos como Portugal, Espanha, Marrocos, Brasil, México, Estados Unidos e China, oferecemos soluções inovadoras em engenharia, TI, design, consultoria, Indústria 4.0, treinamento e recrutamento. Tudo o que fazemos é movido pelo talento de nosso povo.

Este é um momento de crescimento e oportunidade. O futuro pertence a mentes visionárias. Junte-se a nós!

Este profissional será responsável por estruturar pipelines de dados escaláveis, integrar múltiplos sistemas transacionais e analíticos e garantir governança, qualidade e disponibilidade das informações, suportando áreas estratégicas como crédito, risco, antifraude, marketing, canais digitais e relacionamento com clientes.

A posição exige forte capacidade de trabalhar em ambientes de alto volume de dados transacionais, integrando informações provenientes de core financeiro, plataformas de cartão, aplicativos mobile, sistemas de crédito, CRM e plataformas de analytics.

Responsabilidades

Engenharia e Integração de Dados

  • Projetar e desenvolver pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados (ETL / ELT).

  • Integrar dados provenientes de sistemas como:

    • Core financeiro / banking

    • Plataformas de cartões e adquirência

    • Sistemas de crédito e financiamento

    • Sistemas antifraude e scoring

    • CRM e plataformas de relacionamento com clientes

    • Aplicativos mobile e canais digitais

    • Sistemas de parceiros e rede de lojistas

  • Estruturar data lakes e data warehouses corporativos para suporte a analytics e BI.

Arquitetura e Plataforma de Dados

  • Definir e implementar arquiteturas modernas de dados baseadas em:

    • Data Lake

    • Data Warehouse

    • Lakehouse

  • Criar pipelines de dados batch e streaming para ingestão de eventos transacionais.

  • Garantir escalabilidade, performance e disponibilidade da plataforma de dados.

Qualidade e Governança de Dados

  • Implementar mecanismos de:

    • Data Quality

    • Data Lineage

    • Data Catalog

    • Governança e compliance

  • Garantir conformidade com LGPD e políticas de segurança da informação.

Analytics e Suporte ao Negócio

  • Estruturar datasets para áreas de:

    • risco e crédito

    • prevenção à fraude

    • marketing e CRM analytics

    • inteligência de clientes

    • produtos financeiros

  • Suportar iniciativas de Data Science e Machine Learning.

Observabilidade e Performance

  • Monitorar pipelines de dados e garantir SLA de processamento.

  • Otimizar processamento e custo em ambientes de cloud.

  • Automatizar processos de orquestração e monitoramento.

Tecnologias e Ferramentas Esperadas

Linguagens

  • Python

  • SQL avançado

  • Scala ou Java (desejável)

Engenharia de Dados

  • Apache Spark

  • Apache Airflow / Prefect / Dagster

  • Kafka ou ferramentas de streaming

  • dbt

Plataformas de Dados

  • Snowflake / BigQuery / Redshift / Databricks

  • Hadoop / Data Lake

Cloud

  • AWS, Azure ou GCP

Integração de Sistemas

  • APIs REST

  • Mensageria

  • Microserviços

BI e Analytics

  • Power BI

  • Tableau

  • Looker

Governança e Qualidade

  • Great Expectations

  • Data Catalog

  • Ferramentas de lineage

DevOps e DataOps

  • Git

  • CI/CD

  • Docker

  • Kubernetes

Integrações de Dados do Ecossistema Digital

O profissional atuará na integração de dados provenientes de:

  • Aplicativos mobile de clientes e lojistas

  • Plataformas de emissão e gestão de cartões

  • Sistemas de crédito e financiamento

  • Plataformas de pagamentos (Pix, boletos, adquirência)

  • CRMs de relacionamento com clientes

  • Sistemas de atendimento e suporte

  • Plataformas antifraude e scoring

  • Sistemas financeiros e contábeis

  • Plataformas de marketing e campanhas

  • Ferramentas de analytics e BI corporativo

Requisitos

Formação

  • Graduação em:

    • Ciência da Computação

    • Engenharia de Software

    • Sistemas de Informação

    • Engenharia de Dados

    • ou áreas correlatas

Experiência

  • Experiência comprovada em engenharia de dados em ambientes de alto volume transacional.

  • Experiência com integração de múltiplos sistemas corporativos e APIs.

  • Experiência em ambientes cloud e arquitetura de dados moderna.

Diferenciais

  • Experiência em instituições financeiras, fintechs ou meios de pagamento.

  • Conhecimento em modelagem de dados para risco, crédito ou antifraude.

  • Experiência com arquiteturas orientadas a eventos (event-driven).

  • Experiência com MLOps ou suporte a times de Data Science.

  • Conhecimento em Open Finance / Open Banking.

Competências Comportamentais

  • Pensamento analítico e orientação a dados

  • Capacidade de resolver problemas complexos

  • Comunicação com áreas técnicas e de negócio

  • Mentalidade de automação e escalabilidade

  • Organização e foco em qualidade de dados

Localidade: Curitiba - hibrido


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