Engenheiro(a) de Dados - Pleno | Prevenção a Fraudes Corporativas

Na Porto, nós não cuidamos só de negócios: somos o porto seguro para a vida e os sonhos de milhões de pessoas. Como uma das marcas mais valiosas e admiradas do Brasil, unimos inovação, tecnologia e colaboração para ir além. Acreditamos que a nossa potência vem da pluralidade. Queremos talentos únicos com suas diferentes histórias, culturas, gêneros, raças, deficiências e perspectivas. Não buscamos quem apenas se encaixe na nossa cultura. Queremos você para transformar e evoluir junto com a gente!O que faz a Coordenação de Dados e Analytics na Prevenção a Fraudes Corporativas?Você fará parte de uma equipe estratégica responsável por toda a sustentação e inteligência informacional da Superintendência de Prevenção a Fraudes Corporativas. O time atua diretamente na construção de infraestrutura de dados, automação de esteiras de carga, governança e disponibilização de bases confiáveis para dar suporte à detecção de riscos, monitoramento contínuo e geração de insights em todas as verticais de negócios da Porto.#VemPraPorto💙 #EngenhariaDeDados #GCP #SQL #Python #PrevençãoAFraudes #Analytics

Desenhar, homologar e manter esteiras de integração e carga de dados (ETL/ELT) via Google Cloud Platform (GCP) e Databricks.Consumir e estruturar dados de diversas verticais de negócio da companhia (como Automóvel, Saúde, Bank…) e integrar com bases de birôs externos e sistemas restritivos.Transformar dados brutos em visões consolidadas (Silver e Gold), assegurando práticas rigorosas de Data Quality, documentação e governança.Executar e manter rotinas e regras parametrizadas em Python/SQL voltadas para o monitoramento diário de fraudes. Realizar extrações massivas e análises sob demanda para suporte a investigações e estudos estratégicos da superintendência.

Ensino Superior completo ou cursando em Engenharia, Estatística, Ciência da Computação, Análise de Sistemas, Matemática ou áreas correlatas.Domínio avançado em SQL e vivência prática na utilização de Python para manipulação e engenharia de dados.Experiência com arquitetura em nuvem, preferencialmente Google Cloud Platform (GCP) e ecossistema Databricks.Conhecimento prático em construção de pipelines de dados, modelagem e manipulação de grandes volumes (Big Data).Foco em boas práticas de documentação, qualidade e validação de bases de dados.

Pós-Graduação ou especialização (em andamento ou concluída) em Engenharia de Dados, Big Data, Analytics ou Ciência de Dados.Experiência prévia no segmento de Prevenção a Fraudes, Riscos ou Prevenção à Lavagem de Dinheiro (PLD).Conhecimento teórico ou prático em modelos estatísticos e algoritmos de Machine Learning.Vivência na gestão de demandas e rotinas ágeis utilizando Jira.