Por que trabalhar no BTG?
Que tal ter a chance de ser dono do seu próprio negócio dentro de uma empresa sólida e com mais de 40 anos de história? No BTG valorizamos espírito empreendedor, autonomia, agilidade, foco no cliente, excelência e visão de longo prazo. Agimos com integridade, responsabilidade, simplicidade, inconformismo e dedicação.
Meritocracia está no centro do nosso dia a dia. Temos um escritório openspacee uma estrutura horizontal onde você vai conversar com os melhores profissionais de mercado e ter desafios reais e diários.
Sobre a área:
Somos uma equipe de Data AI que integra a estrutura de Operações do BTG Pactual — o maior banco de investimentos da América Latina. Nossa missão é construir a fundação que sustenta decisões estratégicas e soluções inteligentes para toda a operação do Banco, atuando nos três pilares que movem nossa capacidade analítica: engenharia de dados,analyticse ciência de dados.
É a engenharia de dados que garante que tudo isso funcione com confiabilidade, escala e velocidade. Como Engenheiro(a) Sênior de Dados, você será responsável por projetar e manter a infraestrutura que alimenta modelos de machine learning, dashboards operacionais e análises críticas — além de liderar pessoas com perfis de engenharia eanalytics, desenvolvendo um time técnico de alto desempenho.
Sua atuação será transversal: você vai interagir diretamente com as diferentes áreas de produtos do Banco para entender necessidades, absorver complexidade e transformá-la em arquiteturas robustas, pipelines confiáveis e dados prontos para gerar impacto real.
No seu dia a dia:
- Arquitetura e modelagem de dados: Projetar e evoluir as camadas de Data Lake, Data Warehouse e DataMartsoperacionais, garantindo estrutura, organização e prontidão para consumo analítico e por modelos de ML.
- Desenvolvimento de pipelines: Construir, manter e monitorar pipelines ETL/ELT resilientes, escaláveis e bem documentados, assegurando a integridade e disponibilidade dos dados.
- Qualidade e confiabilidade: Implementar monitoramento de qualidade de dados,SLAsde entrega e mecanismos de detecção e tratamento de falhas, garantindo que os dados sejam confiáveis para todas as frentes.
- Ingestão e integração: Coletar e integrar dados de fontes internas e externas — incluindo as diversas áreas de produtos do Banco — estruturando fluxos que suportem tanto operações em batch quanto emnearreal-time.
- Segurança e governança: Estabelecer e manter controles de acesso, rastreabilidade e boas práticas de governança de dados.
- Gestão de pessoas: Liderar, desenvolver e engajar profissionais, promovendo evolução técnica, colaboração e cultura de alta performance dentro do time.
- Colaboração com as áreas de produto: Trabalhar em conjunto com as diferentes áreas de produtosem Operaçõese com os times internos detecnologiapara entender demandas, alinhar prioridades e transformar requisitos complexos em soluções de dados completas e funcionais.
- Boas práticas e evolução técnica: Elevar continuamente os padrões de engenharia do time, com versionamento,codereview, documentação técnica e disseminação de boas práticas.
Esperamosdevocê:
- Formação em Engenharia, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Matemática,Estatísticaou áreas correlatas.
- Disponibilidade para trabalhar no modelopresencialem São Paulo.
- Experiência sólida com desenvolvimento de pipelines de dados (ETL/ELT) em ambientes de produção.
- Domínio de SQL para modelagem, manipulação e análise de grandes volumes de dados.
- Experiência com Python para engenharia de dados (pandas,PySparkou similares).
- Vivência com ferramentas de orquestração de pipelines (Airflow,Prefectou similares).
- Experiência com ambientes cloud (AWS, GCP ou Azure) e seus serviços de dados.
- Familiaridade com práticase ferramentasde versionamento, CI/CD e metodologias ágeis(Git, GitHub/GitLab).
- Experiência com Foundation Models/LLMs.
- Experiência prévia em gestão ou liderança de times técnicos, com capacidade de desenvolver pessoas e conduzir discussões de priorização e direcionamento.
- Conhecimento em modelagem dimensional, streaming de dados (Kafka, Pub/Sub), ferramentas de catalogação e qualidade de dados, e experiência com ambientes que servem modelos de ML.
Benefícios:
- Participação nos Lucros e Resultados (PLR);
- Auxílio Alimentação e Refeição;
- Plano Médico;
- Plano Odontológico;
- Auxílio Creche/Babá;
- Vale Transporte;
- WellHub;
- TotalPass;
- Programa de Apoio Pessoal (EAP);
- Planos por adesão como Previdência Privada e Seguro de Vida;
- Desconto em Farmácia;
- Programa de Nutrição;
- Programa de Gestantes;
- Licença Maternidade e Paternidade Estendida – empresa Cidadã
