• Design and implement batch and real-time ingestion pipelines from internal and external sources • Implement automated data quality checks, observability, and SLA monitoring • Support master data management, metadata, lineage, and access controls • Optimise datasets and pipelines for analytics, ML training, and API consumption • Work closely with Data Scientists and ML Engineers to support feature and model needs • Contribute to long term platform roadmap and AI readiness

• Own the design and delivery of the company’s data platform • Define and own the foundational data architecture including data models and relationships • Establish data contracts and guide the evolution to analytical and AI-ready systems • Design and build end-to-end data pipelines from ingestion through serving layers • Implement scalable ingestion from relational databases, object storage, event streams, and SaaS APIs • Establish data quality, observability, schema management, and pipeline reliability standards • Design multi-tenant data models, storage layouts, and access patterns • Implement tenant-aware security including row-level and column-level controls • Define data lifecycle management including retention, archival, and deletion strategies • Establish data governance standards including classification, lineage, and auditability • Partner with security and compliance teams to ensure privacy and regulatory alignment • Design serving layers for analytics, reporting, and internal business use • Prepare data systems to support AI-enabled capabilities including embeddings and advanced data structures • Evaluate and implement graph-based data models where appropriate • Mentor engineers and provide architectural oversight • Drive data literacy and data-informed decision making across the organization

• Work on a global project, supporting the construction and maintenance of data pipelines and processing in a cloud environment. • Develop and tune data flows. • Collaborate with international teams.

Role Description Analista de Polticas de Cobrana Snior Modalidade 100% Remoto | Tipo Efetivo CLT O que você vai fazer: - Analisar o comportamento de clientes em atraso curto, médio e longo prazo para encontrar oportunidades de melhoria. - Criar e ajustar políticas de cobrança baseadas em dados para reduzir o risco e aumentar a recuperação. - Usar SQL e Python para extrair insights e gerar relatórios estratégicos. - Explicar para as áreas de negócio e vendas por que as estratégias analíticas funcionam e provar o valor das soluções. - Trabalhar em conjunto com os times de Ciência de Dados e Operações. Qualifications - Experiência: Já ter trabalhado com análise de dados voltada para cobrança ou risco de crédito. - Técnica: Domínio de SQL, BigQuery e Python. - Visão Prática: Conseguir transformar números em ações que resolvam os problemas dos clientes. - Comunicação: Saber explicar resultados complexos de um jeito simples para diferentes times. - Formação: Ensino superior completo em Exatas, Engenharias, Economia ou áreas correlatas. Diferenciais - Conhecimento em políticas de desconto, acesso de carteira e precificação. - Inglês.