Staff Data Engineering

Neon; Brasil; Remote; BRL 180,000 - 240,000; Full time

Job summary

A Neon busca um(a) Staff Data Engineer para atuar no coração das operações de crédito, desenhando e mantendo a infraestrutura de dados que sustenta políticas de crédito, com foco em confiabilidade, rastreabilidade e auditabilidade em grande escala.

Você trabalhará com pipelines, camadas de proteção e frameworks usados por engines de decisão, risco, produto, growth e marketing, contribuindo para uma arquitetura orientada a negócio e governança de dados robusta.

Responsibilities

• Mapear e estruturar insumos das políticas do início ao consumo, com rastreabilidade.
• Construir guardrails sobre modelos e regras de políticas: validação, monitoramento e controle.
• Desenvolver e manter pipelines de dados (batch e near-real-time) para ingestão e análises.
• Garantir qualidade, performance e escalabilidade das estruturas de dados para decisões de crédito.
• Desenvolver e manter o framework de cálculo de NPV das políticas, com auditabilidade.
• Definir contratos de dados e SLAs com áreas consumidoras.
• Traduzir decisões de arquitetura para times técnicos e não técnicos.
• Sugerir evoluções de arquitetura de dados para superar gargalos existentes.

Job description

A Neon busca um(a) Staff Data Engineer para atuar no coração de suas operações de crédito, construindo e mantendo a infraestrutura de dados que sustenta as decisões de políticas de crédito. Você será responsável por garantir a confiabilidade, rastreabilidade e auditabilidade dos dados em escala, trabalhando com pipelines, camadas de proteção e frameworks que serão consumidos por diversas áreas como engines de decisão, risco, produto, growth e marketing. É uma posição para quem tem mentalidade de engenharia de dados aplicada a um contexto de negócio e risco, com foco em estruturar onde ainda não existe e decidir a arquitetura.

Responsabilidades

• Mapear e estruturar os insumos das políticas de ponta a ponta, desenhando o fluxo de dados da origem até o consumo final, com rastreabilidade e governança.
• Construir guardrails sobre modelos e regras de políticas: camadas de validação, monitoramento e controle para garantir que operem dentro dos limites esperados (drift, outliers, quebras de contrato de dados).
• Desenvolver e manter pipelines de dados (batch e near-real-time) para ingestão de insumos e geração de análises e resultados de políticas.
• Garantir qualidade, performance e escalabilidade das estruturas de dados que sustentam as decisões de crédito.
• Desenvolver e manter o framework de cálculo de NPV (valor presente líquido) das políticas, assegurando consistência metodológica e auditabilidade dos resultados.
• Definir e negociar contratos de dados e SLAs com as áreas que consomem essas estruturas.
• Traduzir decisões de arquitetura e estrutura de dados para times técnicos e não técnicos, garantindo alinhamento e uso correto do que foi construído.
• Propor evoluções de arquitetura de dados a partir dos gargalos que você identificar — não só atender o que chega.