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Somos um time de pessoas obstinadas, que acreditam na tecnologia e nos serviços como os principais facilitadores para a evolução de nossos clientes e a transformação do papel das finanças. Atuando em 11 localidades pela América Latina, trabalhamos sob o propósito de desmaterializar o universo financeiro para impulsionar a sociedade.\nComo é o nosso time de Plataforma de Dados?\nVocê fará parte de um time focado na construção de pipelines que transformam o nosso data lake em datasets de eventos confiáveis, versionados e sem vazamento temporal. Nossa missão é garantir a fundação de dados para o treinamento, avaliação e serving de modelos de fundação. Sem dado correto no tempo correto, nenhum modelo vale algo, e você será a pessoa responsável por garantir isso. \nE o dia a dia, como será?\nBuscamos por talentos inigualáveis para nos ajudar a espalhar o poder financeiro! Nesta função, você irá:\nImplementar Extração Reprodutível: Construir pipelines a partir do Databricks (Unity Catalog, Delta), aplicando contratos de dados, particionamento e amostragem determinística. \n\nConstruir Históricos Confiáveis: Desenvolver tabelas as-of / point-in-time e snapshots, tratando os dados que só guardam o último valor como risco direto para o treinamento de modelos. \n\nTrabalhar com Sequências em Escala: Tokenizar e empacotar dados de sequência (Parquet por faixa de tamanho, batching dinâmico) e estruturar dataloaders eficientes para processamento em GPU. \n\nGarantir a Qualidade e Monitoramento: Vigiar a saúde dos dados de sequência (esquemas, drift, nulos, duplicidade e identidade das entidades). \n\nAplicar Privacidade na Prática: Estruturar pseudonimização, controle de acesso e trilhas de auditoria, alinhados rigorosamente à LGPD e aos requisitos de segurança de pagamentos. \n\nConstruir Serving de Features: Estruturar a camada de inferência (serving) de features e embeddings com baixa latência, mantendo logs de chamadas para reconstruir exatamente o que o modelo avaliou em cada decisão. \n\nO que esperamos de você?\n5+ anos de sólida experiência em Engenharia de Dados ou de Machine Learning. \n\nDomínio de Spark/PySpark, Delta Lake e SQL avançado, com vivência prévia no ecossistema Databricks. \n\nProficiência em Python para produção, incluindo testes e CI voltados a pipelines de dados. \n\nExperiência consolidada lidando com dados transacionais sensíveis e entendimento prático aprofundado sobre vazamento temporal (data leakage) e snapshots. \n\nPostura rigorosa e questionadora: versionar o dataset junto com o código, escrever contratos de dados antes do pipeline e, principalmente, perguntar primeiro se \"esse dado existia na hora da decisão?\". \n\nÉ desejável que você tenha:\nConhecimento em MLflow, Feature Store, Ray e fluxos de dados em streaming. \n\nVivência prática com PyTorch DataLoader ou processos de leitura em streaming 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