Staff Data Engineer

Zippi
São Paulo, RemotePosted 21 February 2026

Job Description

Sobre a Zippi A Zippi tem como missão impulsionar os 22 milhões de micro e pequenos negócios (MPEs) no Brasil com soluções financeiras que realmente atendem às suas necessidades. Fomos pioneiros no uso do PIX como plataforma de crédito, permitindo que MPEs acessem capital de giro de forma instantânea. Com apenas um toque, nossos clientes conseguem pagar despesas do negócio e ainda contar com até 10 dias para pagar, garantindo um fluxo de caixa consistente para suas operações. Desde o nosso lançamento, há três anos, alcançamos a lucratividade e vivemos um período de crescimento exponencial. Até hoje, já concedemos mais de R$ 7,6 bilhões em crédito para micro e pequenos negócios em todo o Brasil. Estamos escalando rapidamente para nos tornarmos a principal solução de capital de giro no mercado brasileiro de MPBs, que movimenta cerca de R$ 3,5 trilhões por ano. Assim como os cartões de crédito transformaram o consumo, a Zippi está redefinindo a forma como os pequenos negócios gerenciam seu fluxo de caixa — com acesso instantâneo, integração fluida e soluções construídas para necessidades reais do dia a dia. Nosso sucesso é impulsionado por uma abordagem altamente automatizada e baseada em dados. Construímos uma infraestrutura tecnológica avançada, capaz de processar grandes volumes de dados de pagamentos e crédito, o que nos permite realizar a análise de risco, a liberação e a cobrança de crédito em escala, mantendo unit economics sólidos. Gerenciamos todo o ciclo de crédito internamente, alavancando ciência de dados de ponta para tomar decisões em tempo real com alto nível de precisão. Com o apoio de investidores de alto nível, como Y Combinator e Tiger Global, formamos um time de tecnologia de calibre global focado em construir um futuro em que todo pequeno negócio no Brasil possa prosperar. Se você busca a oportunidade de gerar impacto real em uma causa que vale a pena, em uma das startups que mais crescem em mercados emergentes, atuando em uma oportunidade multibilionária — a Zippi é o lugar certo para você. Sobre o Time Somos um time de dados coeso e de alta performance, responsável por construir e operar a fundação que viabiliza as decisões de risco, produto e crescimento da Zippi. Isso inclui: - Orquestração de pipelines e gestão de dados operacionais e analíticos. - Construção e evolução de modelos de machine learning que alimentam nossos motores de crédito e automações em tempo real. - Criação de ferramentas, análises e camadas de dados que conectam informação às decisões do dia a dia. As pessoas engenheiras de dados aqui atuam em problemas de ciência de dados: desde entender o problema de negócio, explorar dados e criar features, até treinar modelos, colocar em produção e monitorar performance. Com impacto direto no crescimento saudável da base de clientes. Trabalhamos em parceria direta com engenharia, produto e demais áreas de negócio, garantindo que quem está em dados tenha contexto amplo para tomar decisões que geram valor real para a Zippi. Sua Missão Na Zippi, sua missão será atuar junto aos times de negócio para transformar insights de mercado e necessidades dos nossos usuários em soluções tecnológicas de ponta. Você deverá: - Entender as dores e os comportamentos dos MPEs que usam nosso produto, propondo hipóteses de melhoria com base em dados e feedback real. - Explorar e construir modelos: desenhar e implementar pipelines, propor e construir features, definir targets e entregar modelos que ajudam a tomar decisões melhores (por exemplo, modelos de underwriting, comportamento e propensão). - Colocar modelos em produção e operar no dia a dia: desenhar como os modelos serão servidos (batch ou tempo real), garantir performance e confiabilidade, e acompanhar métricas técnicas e de negócio. - Colaborar em equipes multifuncionais (produto, engenharia, negócios), traduzindo requisitos de negócio em soluções e fluxos de dados que garantam alta performance, escalabilidade e manutenibilidade. - Priorizar entregas de ... (truncated, view full listing at source)
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