Job Description

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 open space e 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, analytics e 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 e analytics, 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 Data Marts operacionais, 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, SLAs de 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 em near real-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 produtos em Operações e com os times internos de tecnologia para 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, code review, documentação técnica e disseminação de boas práticas.

Esperamos de você:

• Formação em Engenharia, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Matemática, Estatística ou áreas correlatas.

• Disponibilidade para trabalhar no modelo presencial em 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, PySpark ou similares).

• Vivência com ferramentas de orquestração de pipelines (Airflow, Prefect ou similares).

• Experiência com ambientes cloud (AWS, GCP ou Azure) e seus serviços de dados.

• Familiaridade com práticas e ferramentas de 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