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Última atualização: 14 de Setembro de 2026

Staff Data Engineering

Engenharia de dados aplicada a políticas de crédito e risco, com foco em arquitetura e escalabilidade.

🌍 100% Remoto

Via Inhire

Sobre

A Neon busca um(a) Staff Data Engineer para atuar no coração de suas operações de crédito, construindo e mantendo a infraestrutura de dados que sustenta as decisões de políticas de crédito. Você será responsável por garantir a confiabilidade, rastreabilidade e auditabilidade dos dados em escala, trabalhando com pipelines, camadas de proteção e frameworks que serão consumidos por diversas áreas como engines de decisão, risco, produto, growth e marketing. É uma posição para quem tem mentalidade de engenharia de dados aplicada a um contexto de negócio e risco, com foco em estruturar onde ainda não existe e decidir a arquitetura.

Responsabilidades

  • Mapear e estruturar os insumos das políticas de ponta a ponta, desenhando o fluxo de dados da origem até o consumo final, com rastreabilidade e governança.
  • Construir guardrails sobre modelos e regras de políticas: camadas de validação, monitoramento e controle para garantir que operem dentro dos limites esperados (drift, outliers, quebras de contrato de dados).
  • Desenvolver e manter pipelines de dados (batch e near-real-time) para ingestão de insumos e geração de análises e resultados de políticas.
  • Garantir qualidade, performance e escalabilidade das estruturas de dados que sustentam as decisões de crédito.
  • Desenvolver e manter o framework de cálculo de NPV (valor presente líquido) das políticas, assegurando consistência metodológica e auditabilidade dos resultados.
  • Definir e negociar contratos de dados e SLAs com as áreas que consomem essas estruturas.
  • Traduzir decisões de arquitetura e estrutura de dados para times técnicos e não técnicos, garantindo alinhamento e uso correto do que foi construído.
  • Propor evoluções de arquitetura de dados a partir dos gargalos que você identificar — não só atender o que chega.

Requisitos

  • SQL avançado para modelagem e transformação de grandes volumes de dados.
  • Python aplicado a automação e construção de pipelines.
  • Experiência com ferramentas de orquestração e transformação de dados (dbt, Airflow ou equivalentes).
  • Conhecimento de modelagem de dados (dimensional, data contracts) e boas práticas de arquitetura de dados.
  • Vivência com pelo menos um cloud data warehouse (BigQuery, Redshift, Snowflake ou Databricks).
  • Capacidade de traduzir necessidade de negócio de política e risco em requisito técnico de dados.

Desejáveis

  • Experiência prévia em risco de crédito, políticas ou modelos de decisão.
  • Versionamento com Git e noções de CI/CD para pipelines de dados.
  • Vivência com observabilidade e monitoramento de qualidade de dados ou drift de modelos.
  • Experiência com frameworks de avaliação financeira, como cálculo de NPV.

Benefícios

  • Assistência médica e odontológica
  • Vale Refeição/Vale Alimentação
  • Seguro de vida
  • Crédito para Kit Home Office
  • Gympass: rede de academias e aulas online
  • Auxílio creche ou babá
  • Licença parental estendida
  • Betterfly: plataforma de bem-estar
  • Alô cafuné: Programa de auxílio psicológico
  • Epharma: Descontos de até 50% em medicamentos
  • Allya: Rede de parcerias para descontos em farmácias, mercados e outros
  • Uso de coworkings: de acordo com política interna
  • Decola: Programa de recrutamento interno
  • Onflow: Rede de conhecimento interno
  • Facilidade para crédito consignado
  • Cashback gratuito

Outras Informações

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