[Hiring] Data Engineer @Zappts

Role Description

Você vai atuar em uma squad enxuta e sênior, alocada em um dos maiores players do setor de pagamentos/financeiro, em uma frente de transformação AI-First aplicada a um pipeline de conciliação financeira de alta complexidade. Aqui, engenharia de dados vai muito além de ingerir fontes e alimentar um data lake. O principal desafio está em transformar dado bruto em informação confiável, conectada e pronta para alimentar LLMs, agentes e automações.

Você vai trabalhar desde a camada bronze até a construção da camada de conhecimento, criando estruturas que permitam substituir etapas hoje manuais por automações e agentes, com rastreabilidade, qualidade e integração até a última milha financeira e contábil.

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Pleno para atuar em um projeto estratégico de engenharia de dados, com foco no processamento e na disponibilização de informações transacionais em tempo real.

Você fará parte de um time responsável pela sustentação, evolução e otimização de uma plataforma de dados que processa grandes volumes de transações, garantindo alta disponibilidade, confiabilidade e eficiência das informações disponibilizadas aos clientes.

Buscamos uma pessoa com experiência prática em engenharia de dados, conhecimento em processamento distribuído e capacidade de conduzir demandas técnicas com autonomia, contribuindo para a evolução contínua das soluções.

Como será seu dia a dia?

• Desenvolver, manter e evoluir pipelines de dados com processamento em tempo real.
• Atuar com Apache Spark e Spark Streaming no processamento e enriquecimento de dados.
• Trabalhar com Databricks no desenvolvimento e na otimização de soluções de engenharia de dados.
• Participar da integração de dados utilizando Kafka e tecnologias de streaming de eventos.
• Atuar na sustentação de ambientes produtivos, investigando incidentes e implementando soluções.
• Contribuir para processos de replicação, transformação e disponibilização de dados.
• Trabalhar com bancos de dados, incluindo MongoDB.
• Participar das etapas de desenvolvimento, testes, homologação (UAT) e implantação em produção.
• Identificar oportunidades de melhoria relacionadas a desempenho, escalabilidade e disponibilidade.
• Conduzir demandas técnicas com autonomia, mantendo alinhamento com a equipe.

Qualifications

• Conhecimento prático em Apache Spark e Spark Streaming.
• Experiência com Databricks.
• Conhecimento em processamento de dados em tempo real (Real-Time Processing).
• Experiência com pipelines de dados e integração entre sistemas.
• Conhecimento em Kafka ou tecnologias de mensageria e streaming.
• Familiaridade com bancos de dados NoSQL, especialmente MongoDB.
• Conhecimento em processos de replicação de dados.
• Vivência com sustentação de aplicações e resolução de incidentes em produção.
• Conhecimentos em arquitetura de dados, alta disponibilidade e processamento distribuído.
• Experiência ou familiaridade com desenvolvimento de sistemas.

Requirements

• Além disso, se tiver os itens abaixo, será ainda melhor!
• Conhecimento em Oracle GoldenGate.
• Experiência com Java ou desenvolvimento de aplicações.
• Vivência em ambientes de alta volumetria e alta disponibilidade.
• Experiência com sistemas transacionais.
• Atuação anterior em empresas de meios de pagamento, instituições financeiras ou varejo.
• Conhecimento em arquitetura de soluções orientadas a eventos.

Benefits

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