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Engenheiro de Dados Sr.

PagBank São Paulo 152 candidaturas 17 dias atrás

Salário estimado

R$ 16k - 23k/mês

Sênior CLT
27%

Score de curadoria

Indicador interno 0 a 100: transparência salarial, stack, descrição útil e sinais de qualidade do anúncio. Não é match com o seu CV.

Descrição da vaga

Texto agregado para leitura rápida. Confira sempre a fonte original ao enviar a candidatura.

Descrição da vaga

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!

Tá a fim de uma carreira que rende mais? Confira essa oportunidade e #VemProPags!


Responsabilidades e atribuições

  • Desenvolver modelos de dados que suportem análises exploratórias, dashboards e modelos preditivos.
  • Trabalhar em conjunto com times Negócio e Data Science para estruturar datasets analíticos (Data Marts, Views, Camadas Semânticas, Feature Store).
  • Projetar e otimizar consultas SQL para análises de alto volume de dados.
  • Documentar regras de negócio aplicadas.
  • Explorar dados para identificar padrões, anomalias e oportunidades de melhoria nos processos.
  • Implementar boas práticas de governança e qualidade de dados (linhagem, catálogo, consistência).
  • Apoiar times de produto, marketing e negócios no entendimento dos dados e na viabilização de análises ad-hoc.



Requisitos e qualificações

  • Forte domínio de SQL e modelagem de dados para análises
  • Conhecimentos em Github
  • Experiência em ETL/ELT e orquestração de dados (Airflow).
  • Conhecimento em arquiteturas de Data Warehouse, Data Lake ou Lakehouse.
  • Experiência em cloud (AWS), especialmente em serviços analíticos (Redshift).



Informações adicionais

  • Experiência em estatística aplicada e modelagem preditiva (regressão, clustering, etc.).
  • Conhecimento em AB Testing e experimentação.
  • Familiaridade com Machine Learning pipelines.
  • Certificações em análise e engenharia de dados.

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