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-8201 · ACESSO PARCIAL

Engenheiro de Dados Pleno

Koin · São Paulo, Brasil

PresencialNão informadoPleno

Esta é 1 de 60.437 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 há 2 semanas

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

60.437

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 (60.437 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

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


Requisitos:

  • 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.


Beneficios:

  • Seguro de vida.
  • Plano de saúde e odontológico.
  • Vale de transporte.
  • VR + VAAuxílio creche.
  • Licencias parentais extendidas.
  • Total Pass ou Wellhub.
  • WFA (Work From Anywhere)
  • Descontos em plataforma Decolar.com
  • Golden Farma.
  • Auxilio Home Office.
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