Senior Data Engineer [AI-Native]

Engenharia de Dados Sênior com foco em IA para pipeline de conciliação financeira.

Via Inhire

Sobre

A Zappts está buscando um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para atuar em uma squad focada em transformação AI-First no setor de pagamentos/financeiro. O desafio principal é transformar dados brutos em informações confiáveis e conectadas, prontas para alimentar LLMs, agentes e automações em um pipeline de conciliação financeira de alta complexidade. Você trabalhará desde a camada bronze até a construção da camada de conhecimento, criando estruturas que permitam substituir etapas manuais por automações e agentes, com rastreabilidade, qualidade e integração até a última milha financeira e contábil.

Responsabilidades

Integrar diferentes fontes de dados (Oracle, arquivos, data lakes) e estruturar a ingestão na camada bronze.
Refinar, enriquecer e conectar dados na camada prata, garantindo consistência e qualidade.
Construir a camada gold voltada para IA, com bases de conhecimento, embeddings, grafos e estruturas para LLMs e agentes.
Desenvolver pipelines e automações para substituir análises manuais, validação, alertas e tratamento de exceções.
Construir agentes ou componentes inteligentes que utilizem dados refinados para apoiar decisões.
Entregar a última milha do pipeline, garantindo integração com sistemas financeiros, contábeis e de tesouraria.
Desenvolver componentes modulares e reutilizáveis, garantindo conexão end-to-end.
Estruturar rastreabilidade entre etapas para identificar origem, transformação, decisão e destino dos dados.
Garantir qualidade, consistência e auditabilidade em ambiente financeiro regulado.
Trabalhar com entregas incrementais, priorizando cenários de maior manualidade.

Requisitos

Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados Sênior
Domínio de arquitetura de dados em camadas bronze, silver/prata e gold
Experiência com ETL/ELT e integração de fontes heterogêneas (bancos relacionais, arquivos, data lakes)
Forte conhecimento em refino, transformação, enriquecimento e modelagem de dados
Experiência construindo estruturas de dados voltadas para aplicações de IA
Conhecimento de RAG, embeddings, bases vetoriais e bases de conhecimento utilizadas por LLMs e agentes
Vivência com automações ou soluções inteligentes aplicadas a pipelines de dados, indo além de pipelines tradicionais para BI ou dashboards
Capacidade de construir soluções modulares, conectáveis e orientadas ao fluxo end-to-end
Conhecimento de qualidade, governança e rastreabilidade de dados
Perfil hands-on, com autonomia para conduzir entregas e transparência constante com stakeholders
Disponibilidade para início imediato

Desejáveis