Data Engineering Specialist | DataOps & Data Platform

Getnet; São Paulo; Híbrido; BRL 180 000 - 320 000; Tempo integral

Vantagens oferecidas por esta oferta de emprego

Plano de saúde

Seguro de vida

Plano odontológico

Modelo híbrido

Auxílio-transporte

Vale-refeição

Programas de autodesenvolvimento

Resumo da oferta

A Getnet procura um Engenheiro de Dados Sr. para liderar a plataforma de dados e operações DataOps em escala. Você atuará com Databricks, Spark, Delta Lake e Lakehouse, mantendo pipelines de dados robustos e escaláveis.

É essencial experiência com Python/SQL, Azure e governança de dados, além de atuação em ambientes regulados. O papel é híbrido, com foco em entrega e melhoria contínua da plataforma de dados.

Qualificações

• Experiência avançada com Databricks em ambientes produtivos e de larga escala.
• Experiência sólida com Scala, especialmente na manutenção, troubleshooting e otimização de aplicações Spark.
• Experiência com Python e SQL para engenharia de dados.
• Experiência com Delta Lake / Lakehouse Architecture.
• Experiência sólida com processamento batch e streaming.
• Conhecimento de arquiteturas e tecnologias de stream processing.
• Experiência com Microsoft Azure e serviços relacionados a plataformas de dados.
• Experiência com Azure Data Factory e CI/CD aplicado a pipelines de dados.
• Conhecimento de práticas de performance tuning de Spark/Databricks.
• Capacidade de diagnosticar problemas em sistemas distribuídos.
• Experiência com ambientes regulados e governança de dados.

Responsabilidades

• Atuar na engenharia, sustentação e evolução da plataforma de dados, garantindo disponibilidade, estabilidade e escalabilidade.
• Trabalhar em ambientes de missão crítica com alta disponibilidade, prevenindo e resolvendo incidentes complexos.
• Evoluir DataOps e automação para aumentar confiabilidade operacional.
• Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados batch e streaming.
• Trabalhar com Databricks, Spark, Delta Lake e Unity Catalog.
• Analisar gargalos de processamento e melhorar performance e custo.
• Gerenciar ingestão, transformação e disponibilização de grandes volumes de dados.
• Construir observabilidade, logs, alertas e troubleshoot de pipelines.
• Evoluir CI/CD aplicado a engenharia de dados.
• Conduzir RCA e transformar aprendizados operacionais em melhorias.

Conhecimentos

Databricks

Scala

Python

SQL

Delta Lake

Lakehouse

Spark

Azure

Azure Data Factory

CI/CD

Kubernetes

Kafka

Terraform

Unity Catalog

DataOps

Observabilidade

AI Agents

FinOps

Segurança/Governança

Ferramentas

Databricks Unity Catalog

Databricks Workflows/Jobs

Terraform

Kubernetes

Azure Data Factory

Kafka

Descrição da oferta de emprego

A Getnet é a fintech líder em soluções de pagamento na América Latina e na Península Ibérica. A empresa oferece soluções multicanais robustas e flexíveis que se adaptam às necessidades dos clientes, integrando-se de forma fluida aos ecossistemas existentes e entregando tecnológicas proprietárias e avançadas.

O portfólio de serviços inclui gateway de pagamento, soluções de pagamento em loja e e-commerce, processamento de transações, prevenção avançada de fraudes, serviços financeiros e soluções de valor agregado desenvolvidas para setores como varejo, alimentos e bebidas, saúde e beleza, e turismo.

Em 2025, a Getnet processou mais de €238 bilhões em 10,5 bilhões de transações, atendendo 1,2 milhão de clientes. A empresa é a maior adquirente da América Latina em número de transações e entre os dez maiores do mundo. A Getnet opera no Brasil (como líder em comércio eletrônico), México, Chile, Argentina, Uruguay, Colombia, Espanha e Portugal.

A Getnet foi projetada para atender a comércios, ISVs, PayFacs, orquestradores, plataformas e a próxima geração de facilitadores do comércio — conectando tecnologias e mercados por meio de uma experiência unificada e multicanal que impulsiona o desempenho e o crescimento dos negócios.

Se você quer ajudar a moldar o futuro das soluções financeiras, este é o lugar!

Na Getnet, o seu trabalho se conecta a algo maior, criando um impacto real em equipes e mercados globais, para os nossos clientes e comunidades.

Nossa gente é a nossa maior força. Combinamos oportunidades de crescimento, fortes conexões na equipe e uma cultura que apoia o seu bem-estar e senso de pertencimento, para que você possa se desenvolver, contribuir e se sentir valorizado. Com flexibilidade e autonomia integradas na forma como trabalhamos, você terá espaço para se concentrar, colaborar e alcançar o seu melhor desempenho.

Aqui, o seu impacto importa. O seu crescimento é apoiado e a sua experiência é desenhada para ajudar você a prosperar.

Como Data Engineering Specialist | DataOps & Data Platform estas serão algumas das atividades-chave no seu dia a dia.

• Atuar na engenharia, sustentação e evolução da plataforma de dados, garantindo disponibilidade, estabilidade, performance e escalabilidade;
• Trabalhar diretamente em ambientes de missão crítica e alta disponibilidade, atuando na prevenção e resolução de incidentes complexos;
• Evoluir práticas de DataOps, aumentando o nível de automação, confiabilidade e eficiência operacional da plataforma;
• Desenvolver, manter, diagnosticar e otimizar pipelines de dados batch e streaming, sendo streaming uma competência especialmente relevante para a posição;
• Trabalhar profundamente com o ecossistema Databricks, incluindo arquitetura Lakehouse, Spark, Delta Lake, Jobs/Workflows, Unity Catalog e componentes associados à plataforma;
• Analisar, manter e modernizar workloads legados de grande porte desenvolvidos em Scala/Spark no Databricks;
• Identificar gargalos de processamento e implementar melhorias de performance, estabilidade e custo;
• Trabalhar com ingestão, transformação e disponibilização de grandes volumes de dados em ambientes distribuídos;
• Construir mecanismos de observabilidade, monitoramento, logging, alertas e troubleshooting para pipelines e componentes da plataforma;
• Evoluir processos de CI/CD e automação aplicados à engenharia de dados;
• Atuar na análise de causa raiz de incidentes (RCA) e transformar aprendizados operacionais em melhorias estruturais da plataforma;
• Desenvolver mecanismos que reduzam atividades manuais e aumentem a capacidade de self-healing e operação proativa;
• Trabalhar com integrações e orquestrações utilizando Azure Data Factory;
• Atuar com soluções NoSQL utilizando MongoDB Atlas, incluindo integração, performance e operação;
• Contribuir para padrões de arquitetura, engenharia, segurança, governança e qualidade da plataforma;
• Atuar tecnicamente junto aos times de engenharia, arquitetura, infraestrutura, segurança e negócio na resolução de problemas de alta complexidade;
• Ser referência técnica, promovendo boas práticas de engenharia, revisão de código, automação e melhoria contínua.

Queremos levar nossa operação de dados para um próximo nível de maturidade.

Por isso, esperamos que essa pessoa ajude a construir uma cultura em que operar a plataforma também significa fazer engenharia.

Isso envolve:

• Automação de atividades operacionais e repetitivas;
• Observabilidade end-to-end dos pipelines;
• Detecção antecipada de falhas e degradações;
• Gestão de SLAs/SLOs de processamento;
• Estratégias de retry, recovery e resiliência;
• Redução de MTTR;
• Análise automatizada de incidentes;
• FinOps e otimização do consumo computacional;
• Eliminação sistemática de débito técnico;
• Evolução contínua dos pipelines e componentes legados.

O objetivo é construir uma plataforma cada vez mais resiliente, previsível, eficiente e simples de operar.

Buscamos alguém com sólida experiência em Engenharia de Dados e plataformas distribuídas, capaz de transitar entre desenvolvimento, arquitetura e operação.

Conhecimentos essenciais

• Experiência avançada com Databricks em ambientes produtivos e de larga escala;
• Experiência sólida com Scala, especialmente na manutenção, troubleshooting e otimização de aplicações Spark;
• Experiência com Python e SQL para engenharia de dados;
• Experiência com Delta Lake / Lakehouse Architecture;
• Experiência sólida com processamento batch e streaming;
• Conhecimento aprofundado de arquiteturas e tecnologias de stream processing;
• Experiência com Microsoft Azure e serviços relacionados a plataformas de dados;
• Experiência com Azure Data Factory;
• Experiência com CI/CD aplicado a pipelines e plataformas de dados;
• Experiência com monitoramento, logging e observabilidade;
• Conhecimento de técnicas de performance tuning de Spark/Databricks;
• Capacidade de diagnosticar problemas complexos em sistemas distribuídos;
• Experiência em ambientes críticos, com requisitos elevados de disponibilidade, confiabilidade e performance.

A plataforma possui workloads de processamento contínuo e queremos fortalecer significativamente essa competência.

Será importante possuir experiência com conceitos como:

• Checkpointing e recuperação;
• Particionamento e paralelismo;

Experiência com tecnologias de mensageria e event streaming, como Kafka ou equivalentes no ecossistema Azure, será considerada relevante.

Queremos profissionais que enxerguem IA como uma ferramenta de engenharia e produtividade, e não apenas como uma tecnologia experimental.

Será um importante diferencial experiência utilizando AI Coding Agents e ferramentas de engenharia assistida por IA, especialmente Devin, para acelerar atividades como:

• Desenvolvimento e refatoração de código;
• Análise e modernização de workloads legados;
• Geração e evolução de testes;
• Análise de logs e incidentes;
• Documentação técnica;
• Automação de tarefas operacionais;
• Análise de causa raiz;
• Migração de componentes;
• Otimização de pipelines;
• Aumento da produtividade do ciclo de engenharia.

Buscamos alguém interessado em explorar como engenharia + automação + agentes de IA podem reduzir esforço operacional e aumentar a velocidade e a qualidade das entregas.

• Experiência avançada com Databricks Unity Catalog;
• Experiência com Databricks Workflows / Jobs;
• Conhecimento de Databricks Asset Bundles;
• Experiência com Infrastructure as Code, especialmente Terraform;
• Experiência com Kubernetes e containers;
• Experiência com Kafka ou plataformas equivalentes de event streaming;
• Conhecimento de práticas de SRE aplicadas a plataformas de dados;
• Experiência com FinOps e otimização de custos de workloads Databricks/Azure;
• Experiência em modernização de grandes bases de código Scala/Spark;
• Experiência com plataformas de dados de grande escala em ambientes regulados;
• Conhecimento de segurança, governança e controles de acesso em plataformas de dados;
• Experiência prática com Devin ou outros AI Software Engineering Agents.

Ao se juntar à nossa equipe, você desfrutará de diversos benefícios, como:

• Cuidamos do seu bem-estar, por isso você contará com plano de saúde, seguro de vida e plano odontológico.
• Incentivamos a flexibilidade com um modelo híbrido e colaborativo; o(a) candidato(a) selecionado(a) deverá estar preparado(a) para trabalhar em um modelo 60% presencial.
• Impulsionamos o seu crescimento com acesso a programas de autodesenvolvimento.
• Buscamos tornar seus dias de trabalho mais acessíveis, por isso você contará com auxílio-transporte e vale-refeição.
• Getnet faz parte do Grupo Santander, um dos principais grupos financeiros do mundo, com presença em mais de 22 países.