Engenheiro(a) de Dados - Pleno | Prevenção a Fraudes Corporativas

Na Porto, nós não cuidamos só de negócios: somos o porto seguro para a vida e os sonhos de milhões de pessoas. Como uma das marcas mais valiosas e admiradas do Brasil, unimos inovação, tecnologia e colaboração para ir além. Acreditamos que a nossa potência vem da pluralidade. Queremos talentos únicos com suas diferentes histórias, culturas, gêneros, raças, deficiências e perspectivas. Não buscamos quem apenas se encaixe na nossa cultura. Queremos você para transformar e evoluir junto com a gente!

O que faz a Coordenação de Dados e Analytics na Prevenção a Fraudes Corporativas?

Você fará parte de uma equipe estratégica responsável por toda a sustentação e inteligência informacional da Superintendência de Prevenção a Fraudes Corporativas. O time atua diretamente na construção de infraestrutura de dados, automação de esteiras de carga, governança e disponibilização de bases confiáveis para dar suporte à detecção de riscos, monitoramento contínuo e geração de insights em todas as verticais de negócios da Porto.

#VemPraPorto💙 #EngenhariaDeDados #GCP #SQL #Python #PrevençãoAFraudes #Analytics

• Desenhar, homologar e manter esteiras de integração e carga de dados (ETL/ELT) via Google Cloud Platform (GCP) e Databricks.
• Consumir e estruturar dados de diversas verticais de negócio da companhia (como Automóvel, Saúde, Bank…) e integrar com bases de birôs externos e sistemas restritivos.
• Transformar dados brutos em visões consolidadas (Silver e Gold), assegurando práticas rigorosas de Data Quality, documentação e governança.
• Executar e manter rotinas e regras parametrizadas em Python/SQL voltadas para o monitoramento diário de fraudes. Realizar extrações massivas e análises sob demanda para suporte a investigações e estudos estratégicos da superintendência.
  

• Ensino Superior completo ou cursando em Engenharia, Estatística, Ciência da Computação, Análise de Sistemas, Matemática ou áreas correlatas.
• Domínio avançado em SQL e vivência prática na utilização de Python para manipulação e engenharia de dados.
• Experiência com arquitetura em nuvem, preferencialmente Google Cloud Platform (GCP) e ecossistema Databricks.
• Conhecimento prático em construção de pipelines de dados, modelagem e manipulação de grandes volumes (Big Data).
• Foco em boas práticas de documentação, qualidade e validação de bases de dados.

Diferenciais:

• Pós-Graduação ou especialização (em andamento ou concluída) em Engenharia de Dados, Big Data, Analytics ou Ciência de Dados.
• Experiência prévia no segmento de Prevenção a Fraudes, Riscos ou Prevenção à Lavagem de Dinheiro (PLD).
• Conhecimento teórico ou prático em modelos estatísticos e algoritmos de Machine Learning.
• Vivência na gestão de demandas e rotinas ágeis utilizando Jira.

✨ Benefícios de ser Porto:

• Vale Alimentação e Refeição Flexíveis;
• Plano de Saúde;
• Plano Odontológico e Odontox;
• Wellhub e TotalPass;
• Academia Bio Ritmo exclusiva para Colaboradores: no Complexo Matriz;
• Participação nos Lucros - PLR;
• Programa de Ações: Porto em Ação: complementar à PLR até 2030;
• Quadras de Areia e Poliesportiva: no Complexo Matriz;
• Estúdio de Música;
• Vale-Transporte;
• Serviços de Transporte de Vans; disponibilizadas nas principais estações de acesso à Porto (Luz, Barra Funda, Santa Cecília e Júlio Prestes);
• Licença Parental Estendida: até 40 dias para todas as configurações familiares;
• Licença Maternidade Estendida de 6 meses.;
• Ambulatório Médico com Especialidades: no Complexo Matriz e Barra Funda;
• Auxílio creche ou babá;
• Seguro de Vida;
• Previdência Privada - PortoPrev;
• Desconto em Produtos e Serviços;
• Bolsa de estudos: Reembolso para graduação, pós ou MBA;
• Corridas mensais: subsídio para as principais corridas de ruas de São Paulo
• Reembolso para idiomas (inglês ou espanhol);
• Teatro Porto: sessões exclusivas para Colaboradores;
• Biblioteca;
• Sala de descanso: no completo Matriz
• Salão de jogos: no complexo Matriz
• Serviços de massagem e podologia: no completo Matriz
• Local de trabalho: Local (Atuamos com modelos híbridos, que serão explorados no processo seletivo);