Data Engineer

Sobre a Stone:

Somos muito mais do que uma empresa de maquininhas! A Stone é uma empresa de tecnologia e serviços financeiros focada no(a) cliente.

Nascemos com o propósito de ser protagonistas na transformação da indústria de pagamentos, servindo o(a) empreendedor(a) brasileiro(a) e transformando seus sonhos em resultados.

Somos a maior empresa independente de meios de pagamentos do Brasil, com mais de quinze mil pessoas espalhadas pelas cinco regiões do país,  em um cenário repleto de desafios e oportunidades. Valorizamos o trabalho em equipe, a flexibilidade, o desenvolvimento contínuo e os pensamentos disruptivos e incansáveis na busca de soluções para a nossa RAZÃO.

Nossa Cultura:

Por aqui, vivemos nossa cultura no dia a dia, guiados por esses 5 valores:

 💚 O cliente é a razão
O cliente é o motivo pelo qual existimos e só temos sucesso se ele tiver sucesso.

⚡ Cabeça de dono
Fazemos o que é certo, do jeito certo, com responsabilidade e tecnologia para decidir melhor.

🎯 Direto ao ponto
Profundidade para entender e simplicidade para resolver.

🤝 Excelência é um jogo de equipe
Construímos um negócio de longo prazo, em time e com colaboração.

✨ Paixão em cada detalhe
Fazemos com paixão, atenção aos detalhes e vontade de surpreender para ajudar o cliente a vencer.

Como é ser uma pessoa DATA ENGINEER PL:

Na operação de Dados CRM, você garante que as equipes de CRM, Canais e Analytics trabalhem com dados confiáveis, governados e disponíveis no tempo certo. Esses dados alimentam a segmentação de campanhas e a automação de jornadas de relacionamento com milhões de clientes.
Você vai atuar em um momento de evolução da arquitetura de dados. Estamos consolidando as bases de CRM em uma plataforma moderna de dados (Databricks), com identificador único de cliente e governança federada. Vai trabalhar em parceria com analistas, times de negócio, canais e a plataforma corporativa de dados. Terá autonomia para priorizar, propor soluções e influenciar decisões técnicas com base em dados e impacto.

Suas principais responsabilidades:

• Construir e evoluir pipelines de dados (ETL/ELT): desenvolver fluxos automatizados, confiáveis e escaláveis, e participar da migração dos pipelines de CRM para a nova arquitetura de dados.
•  Modelar e disponibilizar dados para segmentação e personalização: estruturar variáveis e domínios de produto em camadas analíticas. Elas devem estar documentadas e disponíveis com frequência e latência adequadas ao uso. Isso vale tanto para cargas em lote quanto para casos mais próximos do tempo real.