Monster Jobs lê cada vaga aberta e diz, de 0 a 100, o match dela com o seu currículo — de graça. Você está vendo esta página sem a parte mais importante dela: a sua.

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Pode ser 94. Pode ser 31.

O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.

DOSSIÊ MJ-1111 · ACESSO PARCIAL

Analytics Engineer Pleno

LINA · São Paulo, SP

PresencialNão informadoPleno

Esta é 1 de 76.180 vagas encontradas nos últimos 30 dias. Nós comparamos todas com o seu currículo — hoje, esta página nem sabe quem você é.

Grátis, sem cartão. Só o seu currículo.

Encontrada semana passada

Se candidatar no escuro custa uma noite.
Saber custa um minuto.

A conta que ninguém faz

Você, sozinho, numa noite

~20

vagas abertas e lidas uma a uma — a maioria descartada no terceiro parágrafo, quando o requisito que você não tem finalmente aparece. Dias assim, toda semana.

O Monster Jobs, enquanto isso

76.180

vagas já lidas e entendidas, prontas para ganhar nota contra o seu currículo no momento em que ele chegar. Você não procura mais vaga — recebe as que merecem a sua atenção.

Recrutador faz triagem de candidato.
Aqui, o recrutador é você — de vagas.

Cada uma chega com nota e motivo. Seu único trabalho é dizer sim ou não.

RELATÓRIO DE COMPATIBILIDADE · GERADO POR VAGA, POR PESSOA

Por que essa nota

Para quem tem conta, este bloco explica a nota em português — escrito sobre o seu histórico, não um texto genérico:

O raciocínio da nota é gerado para cada currículo depois do cadastro gratuito.

Aderência técnicapeso 0.45
Senioridadepeso 0.25
Localização e modelo de trabalhopeso 0.2
Setor e contextopeso 0.1

A seu favor

O que do seu histórico pesa a favor aqui.

O que falta

O que a vaga pede e seu currículo ainda não mostra.

Liberar meu relatório grátis

1 minuto: você envia o currículo, nós escrevemos o resto.

Ninguém caça sozinho. Esta vaga foi encontrada por outra pessoa e entrou no acervo de todo mundo. A caça continua enquanto você lê isto — e a sua parte do acervo (76.180 vagas, comparadas com o seu currículo) só passa a existir quando você entra.

O que você decide sobre cada vaga

Cada vaga vira um caso com histórico: candidatei, entrevista, proposta. Estes botões são os reais — só falta a conta.

Descrição da vaga

A LINA é uma Infratech que oferece soluções tecnológicas para o universo Open Finance e Open Insurance. Desenvolvemos sistemas com arquitetura distribuída e diferentes interfaces, sempre buscando revolucionar a forma como os players interagem e se comunicam com o mercado.

Nascemos para apoiar a jornada de diversos setores rumo à Open Economy, com tecnologia que impulsiona o compartilhamento seguro e inteligente de dados, fomentando a inovação e o desenvolvimento de novos negócios digitais.

Descrição do Cargo

  • Atuar na linha de frente da qualidade de dados do time, sustentando o crescimento da nossa base de clientes ativos e garantindo que decisões de negócio e modelos internos estejam fundamentados com cada vez mais acurácia.
  • Ajudar o nosso time a continuar construindo o melhor entendimento dos dados open finance do Brasil, com organização, testes e tratamentos avançados que detectam e resolvem inconsistências.
  • Contribuir diretamente para a evolução dos pipelines de dados de Open Finance, transformando informações brutas em features que geram valor real para os produtos da Lina.
  • Combinar qualidade e estruturação de dados com projetos de modelagem diversos (risco de crédito, categorização de transações, modelos de linguagem), ganhando autonomia crescente ao longo do tempo.
  • Usar tecnologias e ferramentas de ponta para gerar insights, modelos e indicadores de alta qualidade, entregando pros nossos clientes algo muito além de uma simples integração ao ecossistema open finance.
  • Fazer parte de um time que valoriza a colaboração genuína, construindo soluções em conjunto no dia a dia.


Responsabilidades e Tarefas

  • Aprimorar continuamente a qualidade dos dados, identificando oportunidades de melhoria e evolução nos processos internos.
  • Desenvolver e manter pipelines de categorização de transações financeiras.
  • Construir features derivadas de dados de Open Finance para uso em produtos e modelos internos.
  • Apoiar a preparação de features e pipelines para diferentes iniciativas de modelagem (risco de crédito, categorização de transações, modelos de linguagem).
  • Colaborar diariamente com a squad de dados na priorização e resolução de demandas.
  • Documentar transformações, regras de negócio e decisões técnicas aplicadas aos pipelines.
  • Monitorar a saúde e a performance dos pipelines em produção, propondo melhorias contínuas.


Requisitos do Cargo

Formação Acadêmica

  • Ensino superior completo em Ciência da Computação, Engenharia, Estatística, Matemática, Economia ou áreas correlatas.


Experiência

  • Experiência prática em rotinas de manutenção e melhoria de qualidade de dados.
  • Vivência construindo e mantendo pipelines de transformação de dados em ambientes de produção.
  • Experiência colaborando em time de dados multidisciplinar, com interface direta com áreas de negócio e/ou modelagem.


Conhecimentos Técnicos

  • SQL avançado
  • Python
  • dbt (ou ferramenta equivalente de transformação de dados)
  • Git / controle de versão


Competências Comportamentais

  • Atenção a detalhes e rigor na verificação de dados.
  • Proatividade para identificar e propor melhorias antes que virem problema.
  • Colaboração no dia a dia com times e temas diversos, sem perder o foco na entrega.
  • Curiosidade e interesse genuíno por aprender novos domínios, transitando bem na interseção entre engenharia e ciência de dados.
  • Organização e autonomia para conduzir múltiplas frentes de trabalho.


Diferenciais

  • Experiência aprimorando a qualidade de dados em ambientes de produção.
  • Experiência em modelagem estatística e machine learning aplicados a diferentes domínios (crédito, categorização, NLP, entre outros).
  • Experiência com testes de dados (dbt tests, Great Expectations ou equivalente).
  • Familiaridade com MLflow ou ferramenta de tracking de experimentos equivalente.
  • Vivência com dados de Open Finance (extrato, fatura, cartão, consentimento).
  • Experiência com stack analítica moderna (orquestração de pipelines, data warehouse colunar).


Pacote de incentivos:

  • Auxílio Alimentação e Auxílio Refeição.
  • Auxílio Educação.
  • Plano de Saúde da SulAmérica (Especial 100).
  • TotalPass.
  • Day Off no mês de aniversário.
  • 100% remoto.


Se você acredita que se encaixa na vaga, agora é a sua hora!

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Já tem vaga esperando

76.180 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.

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