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.
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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