Engenheiro de Dados Pleno

Na Koin, estamos construindo a nova geração de soluções para o comércio digital na América Latina. Somos pioneiros em Buy Now, Pay Later no Brasil e seguimos evoluindo para desenvolver tecnologia antifraude e de pagamentos que acompanhe a expansão dos e-commerces na região.

Nosso compromisso é desbloquear as fricções do ambiente digital — tanto para quem vende quanto para quem compra — combinando inteligência de dados, machine learning e uma arquitetura capaz de oferecer segurança, agilidade e confiança em cada transação.

Atuamos em alguns dos principais mercados da região, como Brasil, Argentina, Colômbia, Chile e México, impulsionando um ecossistema mais eficiente, moderno e acessível.

Pensamos e trabalhamos como empreendedores: transformamos desafios complexos em soluções práticas, experimentamos, aprendemos rápido e construímos em equipe. Aqui, cada pessoa tem a oportunidade de criar impacto real e contribuir para o futuro da inovação financeira na América Latina.

Localização:

Esta vaga conta com uma modalidade de trabalho híbrida com um esquema de uma vez por semana em nossos escritórios de São Paulo.

Responsabilidades: 

• Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados, garantindo eficiência, escalabilidade e confiabilidade no processamento de grandes volumes de dados
• Atuar na construção e evolução da arquitetura de dados, aplicando boas práticas de modelagem, ingestão e processamento de dados, garantindo escalabilidade e organização dos ambientes
• Implementar e promover boas práticas de governança de dados, incluindo padronização, qualidade, catalogação e controle de acessos
• Trabalhar em conjunto com stakeholders de diferentes áreas, entendendo necessidades de negócio e traduzindo em soluções de dados
• Garantir a qualidade e integridade dos dados ao longo de todo o pipeline (ingestão, transformação e consumo)
• Monitorar, identificar e resolver problemas em pipelines e fluxos de dados, assegurando alta disponibilidade
• Apoiar iniciativas de melhoria contínua na plataforma de dados, buscando performance, redução de custos e governança

• Ensino Superior completo ou e: Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Engenharia de Software, Administração ou áreas correlatas.
• Mínimo de 2 anos de experiência comprovada em atividades relacionadas à Engenharia de Dados, desenvolvimento de pipelines, integração de sistemas ou processamento de grandes volumes de informação.
• Experiência de pelo menos 2 anos com Python: Desarrollo de scripts, automações e pipelines de dados com aplicação de boas práticas de programação, organização de código e tratamento de erros.
• Experiência de pelo menos 2 anos com SQL e bancos de dados: Domínio de SQL para consulta, transformação e análise em bancos relacionais e não relacionais, com foco em desempenho, qualidade e consistência dos dados.
• Experiência de pelo menos 1 ano com Databricks e processamento distribuído: Desenvolvimento de pipelines no Databricks com Apache Spark, Delta Lake, notebooks, jobs e arquitetura em camadas Bronze, Silver e Gold .
• Arquitetura e Engenharia de Dados: Modelagem e construção de soluções escaláveis e resilientes para ingestão, transformação e armazenamento de dados em lote e tempo real.
• AWS: Familiaridade com serviços de nuvem para engenharia de dados, incluindo S3, IAM, EC2, RDS, Lambda, Glue, DMS, MSK ou equivalentes.
• Apache Airflow: Experiência em criação, orquestração e monitoramento de DAGs, incluindo agendamento, dependências, retentativas e tratamento de falhas em pipelines.

Desejáveis:

• Conhecimento de Git e processos de versionamento de código;
• Experiência com integração contínua e entrega contínua — CI/CD;
• Conhecimento de Docker;
• Experiência com APIs e integração entre sistemas;
• Conhecimento de qualidade, governança, segurança e observabilidade de dados;
• Familiaridade com Unity Catalog, MLflow ou ferramentas similares;
• Experiência com metodologias ágeis.

Habilidades:

• Capacidade analítica e facilidade para solucionar problemas;
• Organização e atenção à qualidade das entregas;
• Boa comunicação e capacidade de trabalhar em equipe;
• Proatividade para propor melhorias;
• Facilidade para aprender novas tecnologias;
• Capacidade de documentar processos, decisões técnicas e soluções desenvolvidas.