Engenheiro(a) de Dados Sênior

PagBank; São Paulo; Presencial; BRL 180.000 - 280.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

PagBank busca engenheiro(a) de dados sênior para atuar em um ambiente de alta volumetria de pagamentos e serviços financeiros. O profissional traduz demandas de negócios em soluções de dados robustas, acompanhando desde ingestão até disponibilização para consumo analítico.

O candidato ideal possui forte autonomia técnica, domínio de modelagem dimensional, ETL/ELT, e experiência com Redshift, Airflow e BI (Power BI). Participará de decisões de arquitetura, governança e performance.

Formación

• Ensino superior completo em áreas correlatas de computação ou engenharia.
• Experiência sênior em soluções de engenharia de dados.
• Domínio de SQL/PL-SQL para consultas complexas.
• Modelagem relacional, dimensional e analítica (Star/Snowflake).
• ETL/ELT, cargas incrementais (delta) e governança de dados.

Responsabilidades

• Atuar como parceiro(a) das áreas de negócio, entendendo demandas e propondo soluções escaláveis.
• Desenvolver e manter pipelines de dados (inserção, transformação, disponibilização) com cargas incrementais e streaming.
• Projetar ETL/ELT garantindo qualidade e performance dos dados.
• Modelar dados para dashboards e análises estratégicas (Star Schema/Snowflake).
• Contribuir na arquitetura de dados, melhoria de schema e governança.
• Otimizar consultas SQL e estruturas para performance e custo.
• Construir/tooling de apoio à engenharia (CI/CD) e validação de metadados.
• Produzir datasets para BI, incluindo Power BI.
• Monitorar processos de dados críticos, assegurando disponibilidade e integridade.
• Participar de revisões técnicas e CI/CD com GitHub.
• Colaborar com equipes de Engenharia, Analytics, Produtos e Negócio.

Conocimientos

SQL

PL/SQL

Data modeling

ETL/ELT

Stakeholder mgmt

Python

Educación

Bach. em Computação

Engenharia de Computação

Estatística

Herramientas

AWS Redshift

Airflow

GitHub

Power BI

CI/CD

Descripción del empleo

Quando você pensa em carreira, o que vem à sua mente? Propósito? Colaboração? Ser protagonista para fazer a diferença? No PagBank temos tudo isso e muito mais.

Estamos em busca de pessoas que vistam a camisa com orgulho. Gente com vontade de facilitar a vida financeira das pessoas e impulsionar negócios!

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Sobre a oportunidade

Procuramos uma pessoa com forte capacidade técnica em Engenharia de Dados, mas que também tenha facilidade para dialogar com áreas de negócio. Alguém que consiga entender um problema de negócio, traduzir a necessidade em uma solução de dados robusta e participar ativamente das decisões de arquitetura, modelagem e performance que sustentam os produtos e indicadores da companhia.

Buscamos um perfil sênior com senso de dono, autonomia técnica e capacidade de atuar de ponta a ponta — da ingestão à disponibilização dos dados para consumo analítico — em um ambiente de alta volumetria e criticidade, típico de meios de pagamento e serviços financeiros.

Responsabilidades e atribuições

• Atuar como parceiro(a) das áreas de negócio, entendendo demandas, traduzindo requisitos e propondo soluções escaláveis de dados.
• Desenvolver, manter e evoluir pipelines de dados para ingestão, transformação e disponibilização de informações, incluindo cargas incrementais (deltas), cargas utilizando streaming e conhecimento de arquitetura medallion (progressão dos dados em camadas).
• Projetar e implementar processos de ETL/ELT garantindo qualidade, confiabilidade e performance dos dados.
• Realizar modelagem de dados dimensional e analítica (Star Schema / Snowflake) para suportar dashboards, indicadores e análises estratégicas.
• Trabalhar na arquitetura de dados, propondo melhorias contínuas para escalabilidade, governança e eficiência operacional, incluindo decisões de design de schema (DISTKEY, SORTKEY, encoding por coluna).
• Otimizar consultas SQL e estruturas de dados visando melhor performance e redução de custos computacionais.
• Construir e manter tooling de apoio à engenharia (ex.: geração e validação de metadados) para fortalecer os pipelines de CI/CD.
• Construir e manter datasets corporativos para consumo em ferramentas de BI, especialmente Power BI.
• Monitorar e atuar na sustentação de processos críticos de dados, garantindo disponibilidade e integridade das informações.
• Participar de revisões técnicas, versionamento de código e boas práticas de desenvolvimento utilizando GitHub, com pipelines de CI/CD.
• Colaborar com times multidisciplinares de Engenharia, Analytics, Produtos e Negócio para garantir a entrega de soluções orientadas por dados.

Requisitos e qualificações

• Ensino Superior completo em Ciência da Computação, Engenharia, Sistemas de Informação, Estatística ou áreas correlatas.
• Experiência sólida e sênior em desenvolvimento de soluções de Engenharia de Dados.
• Domínio da linguagem **SQL** (e **PL/SQL**) para desenvolvimento e otimização de consultas complexas.
• Experiência com modelagem de dados relacional, dimensional e analítica (Star Schema / Snowflake).
• Experiência em construção e manutenção de pipelines de dados e processos de ETL/ELT, incluindo cargas incrementais (delta).
• Conhecimento em arquitetura de dados e boas práticas de engenharia.
• Experiência com **AWS Redshift**, incluindo design de schema (DISTKEY, SORTKEY, encoding por coluna) e estratégias de chaves surrogate.
• Experiência com orquestração de pipelines utilizando **Apache Airflow**, incluindo ingestão de dados em ambiente de lakehouse (camada bronze/raw a partir de sistemas origem).
• Experiência com versionamento de código utilizando **GitHub** e pipelines de **CI/CD** (ex.: Jenkins).
• Vivência no atendimento de demandas de negócio e interação com stakeholders não técnicos.
• Conhecimento em performance tuning de consultas, cargas e processos de transformação de dados.
• Experiência com ambientes analíticos e disponibilização de dados para consumo em **Power BI** e outras ferramentas de BI.
• Capacidade de análise crítica, resolução de problemas e senso de dono sobre as entregas.

Diferenciais

• Experiência em ambientes de alta volumetria de dados.
• Conhecimento em Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse e arquiteturas modernas de dados (incluindo camadas bronze/silver/gold).
• Experiência em ambientes de meios de pagamento, fintechs ou mercado financeiro.
• Experiência com observabilidade e monitoramento de pipelines de dados (ex.: Grafana, OpsGenie).
• Conhecimento em streaming de dados (ex.: Kafka).
• Desenvolvimento de tooling própria em Python para automação de engenharia (ex.: geração e validação de metadados YAML).
• Conhecimento em práticas de DataOps e automação de processos.

Desenvolvimento assistido por IA

• Vivência com assistentes de produtividade e desenvolvimento baseados em IA (ex.: GitHub Copilot, AWS Kiro, Claude e similares).
• Capacidade de utilizar ferramentas de IA para acelerar análises, desenvolvimento e documentação, mantendo senso crítico sobre os resultados gerados.
• Compromisso com validação técnica, qualidade dos dados e boas práticas de engenharia antes da implementação em produção.