Sobre a oportunidade
A nstech é a maior plataforma de tecnologia e softwares para logística e supply chain da América Latina. Ela conecta toda a cadeia de transporte — embarcadores, transportadoras, corretores e motoristas — em um único ecossistema digital para tornar as operações mais eficientes, seguras e econômicas. A KMM faz parte desse ecossistema com soluções voltadas à gestão de transportes, operações logísticas e integração de processos, apoiando empresas a ganharem eficiência, controle e previsibilidade. Aqui, buscamos pessoas que queiram aprender, construir e gerar impacto em um mercado essencial para o país. Buscamos uma pessoa Engenheira de Dados Sênior para atuar em um novo produto ERP, componentizado e voltado ao mercado de transportadoras, construído sobre a plataforma nsapps. A posição será responsável por atuar como ponte de dados entre os ERPs legados da nstech e o novo ERP, garantindo a extração, transformação, integração, migração, reconciliação e qualidade dos dados. O profissional será consumidor do Data Foundation, utilizando seus contratos, padrões e governança para integrar os dados ao novo produto, sem atuar na construção da plataforma de dados.
Responsabilidades
Extrair, mapear e importar dados dos ERPs legados (KMM, AvaCorp, Globus) para o novo ledger contábil e fiscal Construir os "de/para" entre os modelos de dados dos ERPs legados e o modelo de dados do novo ERP Garantir reconciliação, validação e auditabilidade dos dados migrados — saldos, lançamentos e obrigações fiscais devem bater com a origem Construir e manter a integração definitiva com a folha de pagamento do Globus (fonte permanente), com confiabilidade, monitoramento e contrato estável de produção Consumir dados do Data Foundation seguindo estritamente seus padrões, contratos e governança Consumir e/ou publicar eventos no Kafka conforme os padrões da plataforma Implementar qualidade de dados, contratos de dados, versionamento de schema e observabilidade das integrações Colaborar com o time de backend na definição de contratos e schemas Aplicar e zelar pelos padrões de dados definidos pela plataforma, sem reinventá-los Usar ferramentas de IA no desenvolvimento com senso crítico na validação do que é gerado