Engenheiro de Dados Pleno

Na Koin , estamos construindo a nova geração de soluções para o comércio digital na América Latina. Somos pioneiros em Buy Now, Pay Later no Brasil e seguimos evoluindo para desenvolver tecnologia antifraude e de pagamentos que acompanhe a expansão dos e-commerces na região.

Nosso compromisso é desbloquear as fricções do ambiente digital — tanto para quem vende quanto para quem compra — combinando inteligência de dados, machine learning e uma arquitetura capaz de oferecer segurança, agilidade e confiança em cada transação.

Atuamos em alguns dos principais mercados da região, como Brasil, Argentina, Colômbia, Chile e México, impulsionando um ecossistema mais eficiente, moderno e acessível.

Pensamos e trabalhamos como empreendedores: transformamos desafios complexos em soluções práticas, experimentamos, aprendemos rápido e construímos em equipe. Aqui, cada pessoa tem a oportunidade de criar impacto real e contribuir para o futuro da inovação financeira na América Latina.

Localização:

Esta vaga conta com uma modalidade de trabalho híbrida com um esquema de uma vez por semana em nossos escritórios de São Paulo.

Responsabilidades:

Desenvolver, manter e otimizar pipelines de dados, garantindo eficiência, escalabilidade e confiabilidade no processamento de grandes volumes de dados

Atuar na construção e evolução da arquitetura de dados, aplicando boas práticas de modelagem, ingestão e processamento de dados, garantindo escalabilidade e organização dos ambientes

Implementar e promover boas práticas de governança de dados, incluindo padronização, qualidade, catalogação e controle de acessos

Trabalhar em conjunto com stakeholders de diferentes áreas, entendendo necessidades de negócio e traduzindo em soluções de dados

Garantir a qualidade e integridade dos dados ao longo de todo o pipeline (ingestão, transformação e consumo)

Monitorar, identificar e resolver problemas em pipelines e fluxos de dados, assegurando alta disponibilidade

Apoiar iniciativas de melhoria contínua na plataforma de dados, buscando performance, redução de custos e governança