Venha fazer parte de um ecossistema vivo onde o futurodos negócios é criado e vivido todos os dias. Faça parte destatransformação! Na LUZA Group, a paixão, a perseverança e a vontadede superar limites definem o nosso caminho para o sucesso. Fundadaem 2006, somos uma multinacional portuguesa com mais de 1.200profissionais talentosos e um volume de negócios. Com presença emmercados estratégicos como Portugal, Espanha, Marrocos, Brasil,México, Estados Unidos e China, oferecemos soluções inovadoras emengenharia, TI, design, consultoria, Indústria 4.0, treinamento erecrutamento. Tudo o que fazemos é movido pelo talento de nossopovo. Este é um momento de crescimento e oportunidade. O futuropertence a mentes visionárias. Junte-se a nós! Este profissionalserá responsável por estruturar pipelines de dados escaláveis,integrar múltiplos sistemas transacionais e analíticos e garantirgovernança, qualidade e disponibilidade das informações ,suportando áreas estratégicas como crédito, risco, antifraude,marketing, canais digitais e relacionamento com clientes. A posiçãoexige forte capacidade de trabalhar em ambientes de alto volume dedados transacionais, integrando informações provenientes de corefinanceiro, plataformas de cartão, aplicativos mobile, sistemas decrédito, CRM e plataformas de analytics. ResponsabilidadesEngenharia e Integração de Dados Projetar e desenvolver pipelinesde 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 efinanciamento Sistemas antifraude e scoring CRM e plataformas derelacionamento com clientes Aplicativos mobile e canais digitaisSistemas de parceiros e rede de lojistas Estruturar data lakes edata warehouses corporativos para suporte a analytics e BI.Arquitetura e Plataforma de Dados Definir e implementararquiteturas modernas de dados baseadas em: Data Lake DataWarehouse Lakehouse Criar pipelines de dados batch e streaming paraingestão de eventos transacionais. Garantir escalabilidade,performance e disponibilidade da plataforma de dados. Qualidade eGovernança de Dados Implementar mecanismos de: Data Quality DataLineage Data Catalog Governança e compliance Garantir conformidadecom LGPD e políticas de segurança da informação. Analytics eSuporte ao Negócio Estruturar datasets para áreas de: risco ecrédito prevenção à fraude marketing e CRM analytics inteligênciade clientes produtos financeiros Suportar iniciativas de DataScience e Machine Learning. Observabilidade e PerformanceMonitorar pipelines de dados e garantir SLA de processamento.Otimizar processamento e custo em ambientes de cloud. Automatizarprocessos de orquestração e monitoramento. Tecnologias eFerramentas Esperadas Linguagens Python SQL avançado Scala ou Java(desejável) Engenharia de Dados Apache Spark Apache Airflow /Prefect / Dagster Kafka ou ferramentas de streaming dbt Plataformasde Dados Snowflake / BigQuery / Redshift / Databricks Hadoop / DataLake Cloud AWS, Azure ou GCP Integração de Sistemas APIs RESTMensageria Microserviços BI e Analytics Power BI Tableau LookerGovernança e Qualidade Great Expectations Data Catalog Ferramentasde lineage DevOps e DataOps Git CI/CD Docker Kubernetes Integraçõesde Dados do Ecossistema Digital O profissional atuará na integraçãode dados provenientes de: Aplicativos mobile de clientes e lojistasPlataformas de emissão e gestão de cartões Sistemas de crédito efinanciamento Plataformas de pagamentos (Pix, boletos, adquirência)CRMs de relacionamento com clientes Sistemas de atendimento esuporte Plataformas antifraude e scoring Sistemas financeiros econtábeis Plataformas de marketing e campanhas Ferramentas deanalytics e BI corporativo Requisitos Formação Graduação em:Ciência da Computação Engenharia de Software Sistemas de InformaçãoEngenharia de Dados ou áreas correlatas Experiência Experiênciacomprovada em engenharia de dados em ambientes de alto volumetransacional. Experiência com integração de múltiplos sistemascorporativos e APIs. Experiência em ambientes cloud e arquiteturade dados moderna. Diferenciais Experiência em instituiçõesfinanceiras, fintechs ou meios de pagamento. Conhecimento emmodelagem de dados para risco, crédito ou antifraude. Experiênciacom arquiteturas orientadas a eventos (event-driven). Experiênciacom MLOps ou suporte a times de Data Science. Conhecimento em OpenFinance / Open Banking. Competências Comportamentais Pensamentoanalítico e orientação a dados Capacidade de resolver problemascomplexos Comunicação com áreas técnicas e de negócio Mentalidadede automação e escalabilidade Organização e foco em qualidade dedados Localidade: Curitiba - presencial