Especialista De Eng. De Machine Learning

Banco Bbc Digital; São Paulo; On-site; BRL 335,000 - 670,000; Full time

Job summary

O Banco BBC Digital procura profissional de engenharia de dados com 5+ anos de experiência para projetar e construir a camada de dados estruturados da área, incluindo tabelas analíticas, data marts e modelos dimensionais.

Você liderará o enriquecimento das informações, integrando fontes internas, bureaus e dados alternativos, assegurando qualidade, linhagem e governança conforme LGPD, e gerindo pipelines de dados em lote e streaming.

Qualifications

• Formação superior em Ciência da Computação, Estatística, Física, Engenharias, Matemática Aplicada, Sistemas de Informação ou áreas afins.
• 5 anos ou mais de experiência em engenharia de dados, com construção de bases estruturadas para consumo analítico.
• Domínio de Python e SQL, de modelagem de dados (dimensional, data vault ou equivalentes) e de processamento distribuído (Spark).
• Experiência na validação de regras de negócio e na reconciliação de dados com fontes oficiais.
• Experiência com orquestração de pipelines (Airflow) e com data lakes / lakehouses.
• Experiência com pipelines de dados em produção, incluindo qualidade e monitoramento.
• Experiência prática com LLMs / IA generativa no dia a dia.

Responsibilities

• Projetar e construir a camada de dados estruturados da área (ex.: tabelas analíticas, data marts, modelos dimensionais).
• Liderar o enriquecimento das informações: integração e cruzamento de fontes internas, bureaus e dados alternativos.
• Garantir que os conceitos criados nas tabelas correspondam aos conceitos esperados pelo negócio (ex.: inadimplência, exposição, safra, atraso).
• Definir e manter o dicionário de dados e o glossário de negócio, assegurando uma única definição para cada indicador entre BI, ciência de dados e gestão de riscos.
• Projetar a arquitetura de dados da área: ingestão, armazenamento, processamento em lote e em streaming.
• Construir e manter pipelines de dados robustos e escaláveis.
• Estruturar e evoluir a feature store e as bases analíticas usadas pelos modelos e pelas políticas de risco.
• Garantir a qualidade, a linhagem, o catálogo e a segurança dos dados, com testes automatizados de consistência, completude e reconciliação, em linha com a governança de dados e a LGPD.
• Otimizar desempenho e custos de processamento e armazenamento.
• Estruturar bases de dados não estruturados (documentos, textos) para soluções de IA generativa e RAG.
• Definir padrões de engenharia de dados e atuar como mentor técnico da equipe.
• Atuar em parceria com as frentes de BI, Ciência de Dados, MLOps e Gestão de Riscos.

Skills

Python

SQL

data science

Spark

Airflow

data lake

data warehouse

reconciliação de dados

validação de regras de negócio

LLMs / IA generativa

clouds (Oracle, AWS, Azure ou GCP)

Education

Superior em Ciência da Computação/Estatística/Física/Engenharias/Matemática Aplicada/Sistemas de Informação

Tools

Python

SQL

Spark

Airflow

Kafka

Oracle

AWS

Azure

GCP

Job description

Somos um banco que entende as pessoas, as empresas e os profissionais do transporte.

O Banco BBC Digital é para todos que precisam de mais simplicidade e menos burocracia, unindo tradição e modernidade para conectar os clientes ao ecossistema de mobilidade e reinventar a relação das pessoas com suas vidas financeiras.

Além de uma Conta Digital sem mensalidade, com app e cartão pré-pago, nós oferecemos Financiamento (CDC) e Leasing para veículos leves e pesados, atendendo a todos que precisam.

Somos uma Empresa diversa e que promove a diversidade em todas as vagas independente de gênero, orientação sexual, raça, religião ou deficiência.

• Formação superior em Ciência da Computação, Estatística, Física, Engenharias, Matemática Aplicada, Sistemas de Informação ou áreas afins;
• 5 anos ou mais de experiência em engenharia de dados, com construção de bases estruturadas para consumo analítico;
• Domínio de Python e SQL, de modelagem de dados (dimensional, data vault ou equivalentes) e de processamento distribuído (ex.: Spark);
• Experiência na validação de regras de negócio e na reconciliação de dados com fontes oficiais;
• Experiência com orquestração de pipelines (ex.: Airflow) e com data lakes / lakehouses;
• Experiência comprovada com pipelines de dados em produção, incluindo qualidade e monitoramento;
• Experiência prática com LLMs / IA generativa no dia a dia.

Diferenciais

• Mestrado ou doutorado em Ciência da Computação, Matemática Aplicada, Estatística ou Engenharias;
• Experiência com ambientes em nuvem (Oracle, AWS, Azure ou GCP) e certificações relacionadas;
• Experiência com streaming (ex.: Kafka) e com feature stores;
• Experiência com bases vetoriais e preparação de dados para IA generativa;
• Vivência em instituições financeiras, risco de crédito ou ambientes regulados.

• Projetar e construir a camada de dados estruturados da área (ex.: tabelas analíticas, data marts, modelos dimensionais), com definições claras de granularidade, chaves e regras de negócio;
• Liderar o enriquecimento das informações: integração e cruzamento de fontes internas, bureaus e dados alternativos, criação de variáveis derivadas e consolidação de visões únicas (ex.: cliente, contrato, ativo);
• Garantir que os conceitos criados nas tabelas correspondam aos conceitos esperados pelo negócio (ex.: inadimplência, exposição, safra, atraso), validando definições com as áreas consumidoras e conciliando os resultados com fontes oficiais;
• Definir e manter o dicionário de dados e o glossário de negócio, assegurando uma única definição para cada indicador entre BI, ciência de dados e gestão de riscos;
• Projetar a arquitetura de dados da área: ingestão, armazenamento, processamento em lote e em streaming;
• Construir e manter pipelines de dados robustos e escaláveis;
• Estruturar e evoluir a feature store e as bases analíticas usadas pelos modelos e pelas políticas de risco;
• Garantir a qualidade, a linhagem, o catálogo e a segurança dos dados, com testes automatizados de consistência, completude e reconciliação, em linha com a governança de dados e a LGPD;
• Otimizar desempenho e custos de processamento e armazenamento;
• Estruturar bases de dados não estruturados (documentos, textos) para soluções de IA generativa e RAG;
• Definir padrões de engenharia de dados e atuar como mentor técnico da equipe;
• Atuar em parceria com as frentes de BI, Ciência de Dados, MLOps e Gestão de Riscos.