Sobre nós
Somos Parte De Um Dos Pilares Estratégicos Do Magalu e Desenvolvemos Internamente As Tecnologias De Meios De Pagamento Do Nosso Ecossistema. Nós Últimos Anos, Crescemos Exponencialmente e Nos Tornamos Uma Das Maiores Empresas Do Setor. Oferecemos Soluções Como
Contas digitais;
Gestão de recebíveis;
Split de pagamentos;
Saques e transferências;
Adquirência, cartão de crédito, crédito, Pix, e muito mais!
Nosso propósito é claro:
digitalizar empresas e promover inclusão financeira, especialmente entre os empreendedores brasileiros.
Como Engenheiro(a) de Dados Sênior / Principal no MagaluPay, você será uma peça-chave na construção da fundação de dados que sustenta nossas decisões de crédito, fraude, growth, operações e produto. Nosso capítulo de Ciências de Decisão (Business Analysis, Data Science e Data Engineering) existe para transformar dados do mundo real – muitas vezes caóticos e fragmentados – em decisões que movem o negócio.
Engenharia de Dados é a espinha dorsal dessa visão. Somos responsáveis pelas plataformas, pipelines e produtos de dados que permitem que analistas, cientistas e engenheiros do MagaluPay entreguem modelos, insights e funcionalidades com confiança. Nesta função, você será dono(a) de escopos técnicos complexos de ponta a ponta – desenhando, construindo e operando soluções críticas de dados em um ambiente de grande escala e em evolução constante.
Essa é uma posição de contribuidor(a) individual altamente técnica. Você atuará com alto grau de autonomia, tomando decisões de arquitetura e implementação, resolvendo problemas difíceis de dados em um sistema de porte empresarial e ajudando a definir nossos padrões, sem responsabilidade formal de gestão de pessoas (embora esse possa ser o caminho natural de evolução desta posição).
Responsabilidades
Desenhar, construir e operar pipelines de dados ponta a ponta – da ingestão à modelagem, orquestração e consumo – para domínios de alto impacto como crédito, fraude, growth e operações.
Ser dono(a) de componentes centrais da nossa plataforma de dados (frameworks de ingestão, camadas de transformação, modelos de dados, observabilidade), melhorando continuamente confiabilidade, performance e usabilidade.
Modelar dados de forma que fiquem fáceis, seguros e eficientes para uso por analistas e cientistas de dados – incluindo a construção de camadas “trusted” com padrões elevados rigidamente aplicados (modelos dimensionais, data marts, tabelas de features etc.).
Implementar e manter qualidade, observabilidade e linhagem de dados: desenhando e implementando testes orientados por linhagem, monitoria, alertas e runbooks que ajudem os times a confiar nos dados, entender sua origem e responder rapidamente a incidentes.
Tomar decisões de arquitetura e de ferramentas que equilibrem performance, custo, resiliência e simplicidade – usando padrões modernos de data warehouse/lakehouse, arquiteturas medallion e boas práticas do modern data stack.
Atuar em parceria com times de Data Science, Business Analysis, Produto e Engenharia para entender a fundo os casos de uso e traduzi-los em soluções de dados robustas e escaláveis.
Trazer estrutura para problemas ambíguos ou mal definidos: clarificar requisitos, mapear o estado atual, propor alternativas e conduzir o time em direção a soluções pragmáticas e incrementais.
Atuar como referência técnica dentro do capítulo de Engenharia de Dados: revisando designs e pull requests, compartilhando boas práticas e ajudando a evoluir nossos padrões de engenharia.
O que buscamos
Histórico sólido atuando como Engenheiro(a) de Dados em nível Sênior ou Principal (ou equivalente), sendo dono(a) de escopos técnicos complexos em ambientes de produção.
Profundidade em práticas modernas de engenharia de dados, incluindo:
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SQL avançado e fundamentos fortes de modelagem de dados (dimensional/estrela, modelos normalizados, slowly changing dimensions etc.).
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Experiência com pelo menos um grande provedor de cloud (AWS, GCP ou Azure).
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Vivência prática com tecnologias modernas de data warehouse / lakehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks ou similares).
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Familiaridade com ferramentas de transformação/orquestração (dbt, Spark, Airflow, Prefect, Dagster ou equivalentes).
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Experiência com AWS e ferramentas como Spark, dbt e formatos de tabelas lakehouse como Iceberg é um diferencial forte.
Capacidade comprovada de desenhar e manter pipelines de produção, incluindo monitoria, alertas e resposta a incidentes.
Conforto em trabalhar com informação incompleta e em estabilizar sistemas que não foram desenhados para serem perfeitos desde o primeiro dia.
Visão sistêmica e boa comunicação: você entende como modelos de dados, infraestrutura, ferramentas e necessidades dos usuários se conectam e consegue explicar suas decisões para públicos técnicos e não técnicos.
Mindset alinhado com a forma como trabalhamos no MagaluPay: senso de dono, colaboração, inovação pragmática e foco em habilitar melhores decisões por meio de melhores dados.
Qualificações
Experiência em Engenharia de Dados ou área intimamente relacionada, com evidências de aumento de escopo técnico e responsabilidade ao longo da carreira.
Experiência comprovada com plataformas modernas de dados (Snowflake/BigQuery/Redshift/Databricks ou similares) e frameworks de orquestração/transformação (dbt, Spark, Airflow/Prefect/Dagster etc.).
Proficiência em SQL e em pelo menos uma linguagem de programação comum em engenharia de dados (Python de preferência; Scala/Java são diferenciais).
Experiência em fintech, meios de pagamento ou serviços financeiros é um plus, especialmente com casos de uso relacionados a crédito ou risco.
Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática ou áreas correlatas é um diferencial – mas experiência prática equivalente também é valorizada.
Tem alguma dúvida? Fale com o time de R\&S.
Modelo de Trabalho: REMOTO
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Valorizamos a diversidade e a inclusão em todas as nossas vagas. Aqui no MagaluPay, todas as pessoas são bem-vindas – independentemente de gênero, raça, orientação sexual, deficiência ou qualquer outra característica.