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.
Pode ser 94. Pode ser 31.
O ponteiro só crava quando lemos o seu currículo. Leva 1 minuto, de graça.
DOSSIÊ MJ-6274 · ACESSO PARCIAL
Senior Data Engineer
Jimmy Technologies
Esta é 1 de 73.685 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 horas
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
73.685
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.
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.
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 (73.685 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
We are looking for a Senior Data / Ingestion Engineer for our client, a consultancy that helps banks and insurers transform their operations through AI, automation, and advanced analytics, with a strong focus on Anti-Financial Crime (fraud prevention, AML, KYC) and enterprise AI platforms. You will join their delivery for a Dutch insurance client.
We're looking for an engineer with deep experience building robust ingestion pipelines for unstructured documents and integrating OCR and document extraction technologies. You will turn high volumes of insurance documents (PDFs, scans, emails, Office files) into structured, high-quality, AI-ready data that feeds downstream RAG and AI models.
This is a long-term remote-first contract position for candidates based in Europe.
Responsibilities
Design and implement scalable pipelines for ingesting high-volume unstructured insurance documents (PDFs, scans, emails, Word, Excel, PowerPoint).
Build connectors to document sources such as SharePoint and email.
Integrate, configure, and optimise OCR and document parsing technologies to extract high-accuracy text and layouts.
Build automated workflows for text cleaning, normalisation, semantic chunking, and metadata tagging.
Design vector storage schemas and robust retrieval mechanisms (RAG) to feed downstream AI models.
Ensure document processing pipelines meet enterprise security and low-latency SLA requirements.
Build automated error monitoring and extraction validation loops that flag low-confidence OCR outputs.
Apply engineering best practices across the pipeline lifecycle: version control, CI/CD, and testing.
Work Conditions
Start Date: ASAP
Location: Remote within Europe (CEE preferred)
Long-term contract-based role: until July 2027 with possible extension
Contract with EU LCC
Requirements
5–10 years' experience in data engineering.
Proven experience building data processing and document ingestion pipelines on public cloud platforms.
Hands-on experience processing unstructured documents (PDF, Word, Excel, PowerPoint, scans, emails).
Experience building connectors to enterprise sources such as SharePoint and email.
Practical experience with document extraction / OCR tools, e.g. AWS Textract or equivalent.
Strong engineering practices: Git, CI/CD, automated testing.
Experience in banking or insurance is an advantage.
Technical Requirements
Mandatory
Python, SQL
AWS: S3, Step Functions, CloudWatch
OCR / document extraction: AWS Textract or equivalent
Unstructured document processing and ingestion pipelines
Git, CI/CD, testing
Nice to have
Vector databases and RAG architectures
Azure, Databricks
Financial services / insurance domain experience
Highlights
If you are passionate about turning unstructured documents into AI-ready data, and want to help leading financial institutions fight financial crime with AI, this role is for you!
Originally posted on Himalayas
Leu tudo e ficou na dúvida? É exatamente isso que a nota resolve.
Por que criar conta agora
Leva 1 minuto
Envie o currículo e pronto. Sem formulário longo, sem questionário, sem teste.
Grátis de verdade
Sem cartão, sem período de teste que expira. Seu currículo só gera as suas notas.
Já tem vaga esperando
73.685 vagas encontradas nos últimos 30 dias — a sua nota nesta e em todas as outras sai assim que o currículo chega.