Venha fazer parte de um ecossistema vivo onde o futuro dos negócios é criado e vivido todos os dias. Faça parte desta transformação!

Na LUZA Group, a paixão, a perseverança e a vontade de superar limites definem o nosso caminho para o sucesso.

Fundada em 2006, somos uma multinacional portuguesa com mais de 1.200 profissionais talentosos e um volume de negócios. Com presença em mercados estratégicos como Portugal, Espanha, Marrocos, Brasil, México, Estados Unidos e China, oferecemos soluções inovadoras em engenharia, TI, design, consultoria, Indústria 4.0, treinamento e recrutamento. Tudo o que fazemos é movido pelo talento de nosso povo.

Este é um momento de crescimento e oportunidade. O futuro pertence a mentes visionárias. Junte-se a nós!

Este profissional será responsável por estruturar pipelines de dados escaláveis, integrar múltiplos sistemas transacionais e analíticos e garantir governança, qualidade e disponibilidade das informações, suportando áreas estratégicas como crédito, risco, antifraude, marketing, canais digitais e relacionamento com clientes.

A posição exige forte capacidade de trabalhar em ambientes de alto volume de dados transacionais, integrando informações provenientes de core financeiro, plataformas de cartão, aplicativos mobile, sistemas de crédito, CRM e plataformas de analytics.

Responsabilidades

Engenharia e Integração de Dados

• Projetar e desenvolver pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados (ETL / ELT).

• Integrar dados provenientes de sistemas como:

  • Core financeiro / banking

  • Plataformas de cartões e adquirência

  • Sistemas de crédito e financiamento

  • Sistemas antifraude e scoring

  • CRM e plataformas de relacionamento com clientes

  • Aplicativos mobile e canais digitais

  • Sistemas de parceiros e rede de lojistas

• Estruturar data lakes e data warehouses corporativos para suporte a analytics e BI.

Arquitetura e Plataforma de Dados

• Definir e implementar arquiteturas modernas de dados baseadas em:

  • Data Lake

  • Data Warehouse

  • Lakehouse

• Criar pipelines de dados batch e streaming para ingestão de eventos transacionais.

• Garantir escalabilidade, performance e disponibilidade da plataforma de dados.

Qualidade e Governança de Dados

• Implementar mecanismos de:

  • Data Quality

  • Data Lineage

  • Data Catalog

  • Governança e compliance

• Garantir conformidade com LGPD e políticas de segurança da informação.

Analytics e Suporte ao Negócio

• Estruturar datasets para áreas de:

  • risco e crédito

  • prevenção à fraude

  • marketing e CRM analytics

  • inteligência de clientes

  • produtos financeiros

• Suportar iniciativas de Data Science e Machine Learning.

Observabilidade e Performance

• Monitorar pipelines de dados e garantir SLA de processamento.

• Otimizar processamento e custo em ambientes de cloud.

• Automatizar processos de orquestração e monitoramento.

Tecnologias e Ferramentas Esperadas

Linguagens

• Python

• SQL avançado

• Scala ou Java (desejável)

Engenharia de Dados

• Apache Spark

• Apache Airflow / Prefect / Dagster

• Kafka ou ferramentas de streaming

• dbt

Plataformas de Dados

• Snowflake / BigQuery / Redshift / Databricks

• Hadoop / Data Lake

Cloud

• AWS, Azure ou GCP

Integração de Sistemas

• APIs REST

• Mensageria

• Microserviços

BI e Analytics

• Power BI

• Tableau

• Looker

Governança e Qualidade

• Great Expectations

• Data Catalog

• Ferramentas de lineage

DevOps e DataOps

• Git

• CI/CD

• Docker

• Kubernetes

Integrações de Dados do Ecossistema Digital

O profissional atuará na integração de dados provenientes de:

• Aplicativos mobile de clientes e lojistas

• Plataformas de emissão e gestão de cartões

• Sistemas de crédito e financiamento

• Plataformas de pagamentos (Pix, boletos, adquirência)

• CRMs de relacionamento com clientes

• Sistemas de atendimento e suporte

• Plataformas antifraude e scoring

• Sistemas financeiros e contábeis

• Plataformas de marketing e campanhas

• Ferramentas de analytics e BI corporativo

Requisitos

Formação

• Graduação em:

  • Ciência da Computação

  • Engenharia de Software

  • Sistemas de Informação

  • Engenharia de Dados

  • ou áreas correlatas

Experiência

• Experiência comprovada em engenharia de dados em ambientes de alto volume transacional.

• Experiência com integração de múltiplos sistemas corporativos e APIs.

• Experiência em ambientes cloud e arquitetura de dados moderna.

Diferenciais

• Experiência em instituições financeiras, fintechs ou meios de pagamento.

• Conhecimento em modelagem de dados para risco, crédito ou antifraude.

• Experiência com arquiteturas orientadas a eventos (event-driven).

• Experiência com MLOps ou suporte a times de Data Science.

• Conhecimento em Open Finance / Open Banking.

Competências Comportamentais

• Pensamento analítico e orientação a dados

• Capacidade de resolver problemas complexos

• Comunicação com áreas técnicas e de negócio

• Mentalidade de automação e escalabilidade

• Organização e foco em qualidade de dados

Localidade: Curitiba - presencial