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 - presencial