Nascemos em 2006 para revolucionar o mercado de meios de pagamento e democratizar o acesso aos serviços financeiros.
Foi com a gente que os consumidores passaram a comprar e vender – dentro e fora da internet – de forma rápida, simples e segura.
Fizemos história lançando a 1ª maquininha de cartão sem aluguel, possibilitando as pessoas venderem mais e em qualquer lugar .
Em 2019 expandimos e criamos o nosso banco digital, reforçando a nossa crença no potencial transformador da tecnologia.
Hoje somos um dos maiores bancos digitais do país e uma das fintechs mais rentáveis do segmento , resultado do trabalho de um time de mais de 7 mil profissionais.
Aqui no Pags, a pesquisa e a inovação fazem parte do nosso DNA.
Compartilhamos experiências com profissionais talentosos e criativos em um ambiente colaborativo, onde o aprendizado é garantido.
Quer fazer parte dessa história?
Confira nossas vagas e #VemProPags, o banco completo.
/n Superior em Ciência da Computação, Engenharias, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
Experiência com controle de versionamento com Git.
Experiência com Python, SQL e PL/pgSQL.
Experiência com desenvolvimento utilizando ambiente AWS.
Experiência com tecnologias AWS (Redshift, S3, EMR, Glue e Lambda).
Experiência com análise e desenvolvimento de sistemas, definições de arquitetura e orientação a objetos.
Experiência com construção de serviços de integração de dados em qualquer camada (captura, ingestão, armazenamento, processamento e delivery).
Experiência com containerização de aplicações ( Docker e Kubernetes).
Experiência com Linux, Shell Script, YAML e Terraform.
Informações adicionais: Conhecimento em design patterns e paradigmas de programação.
Conhecimento em técnicas de Clean Code.
Conhecimento em soluções de Big Data, Kafka, Airflow, AWS Athena, Spark e KMS.
Experiência com construção e otimização de ETL.
Conhecimento em arquitetura de microsserviços.
Conhecimento em processamento distribuido e massivo de dados.
Experiência com configuração e customização de ambientes com integração contínua e delivery contínuo utilizando o Jenkins.
Conhecimento em ferramenta KEDRO.
Experiência com implementação de soluções com dados para feature engineering.
Experiência com métodos ágeis de desenvolvimento XP (principalmente com práticas de pair programming e TDD), Scrum e Kanban ou variações Lean.
Conhecimento em soluções de observabilidade (New Relic, Pagmon e Splunk).
Conhecimento em ferramentas de mensageria (Kafka).
/n Criar e dar manutenção nas features store (books de variáveis) utilizados pelos times de Data Science.
Desenvolver e sustentar os serviços para automação de criação de feature store.
Construir mecanismos que garantam a integridade, escalabilidade, perfomance e governança dos dados no processo de geração de features para modelos de ml.
Participar na definição e implementação da arquitetura dos serviços mantidos pela equipe.
Atuar em equipes de Desenvolvimento que utilizam métodos ágeis.
Participar da análise e definição de implementação de solução para processamento distribuido e massivo de dados.
Manter e desenvolver funcionalidades da plataforma de dados especificamente em produto para construção de feature store/feature engineering.
Ser responsável pela construção de serviços, microsserviços e produtos que atendam às necessidades dos times de Ciência de Dados, tanto do ponto de vista da Engenharia de Dados quanto de integração com uma plataforma de MLOps.
Avaliar novas tecnologias e frameworks de mercado para melhoria contínua de produtos e processos, realizando provas de conceito.
