* Salário: R$ 2.000 a R$ 5.000 por mês (estimado)
* O valor exibido é uma estimativa calculada com base em dados públicos e referências do mercado. Não garantimos que este seja o salário oferecido para esta vaga específica.
Área: Outros
Nível: Junior
📍 Atuação 100% remota
💼 Contratação direta pelo cliente
Sobre a empresa
Nosso cliente é uma fintech brasileira de grande porte, com atuação em soluções financeiras digitais para pessoas e empresas. A companhia opera em um ambiente de alta escala e alto volume transacional, com produtos que exigem forte confiabilidade, segurança e disponibilidade.
Sobre a oportunidade
Buscamos uma pessoa Staff Engineer para atuar no time de Anti-Fraud Engineering, assumindo um papel de alta autonomia e forte influência técnica.
Essa pessoa será responsável por liderar a arquitetura e a evolução de sistemas que apoiam decisões antifraude em tempo real, analisando transações, logins e alterações de conta com requisitos rigorosos de baixa latência.
O desafio envolve desenvolver e evoluir serviços capazes de realizar transaction scoring, aplicação de regras antifraude e processamento de sinais de risco, mantendo o equilíbrio entre prevenção de perdas e uma experiência fluida para usuários legítimos.
Também fará parte da atuação a evolução de rules engines, versionamento e rollout seguro de regras, além da construção de ferramentas que permitam às áreas de Risco e Fraud Operations testar hipóteses com maior autonomia.
A posição terá forte interação com Data Science, apoiando a disponibilização de modelos de detecção de fraude em produção, construção de pipelines de features de baixa latência e garantia de que os dados utilizados nas decisões sejam atualizados, consistentes e auditáveis.
O ambiente utiliza principalmente Java, Spring Boot, PostgreSQL, Kafka e AWS, com forte presença de arquitetura orientada a eventos e sistemas distribuídos. Será importante ter domínio de conceitos como ordering, idempotência, processamento assíncrono e exactly-once semantics, além de experiência com aplicações de alta performance e grande volume.
Outro ponto importante será garantir rastreabilidade e explicabilidade das decisões antifraude, permitindo reconstruir os motivos de uma aprovação, bloqueio ou sinalização quando necessário para áreas internas, disputas, redes de pagamento ou contextos regulatórios.
Embora não seja uma posição de gestão de pessoas, esperamos uma pessoa com forte papel de liderança técnica, capaz de mentorar engenheiros, elevar padrões de arquitetura e desenvolvimento e conduzir decisões complexas com alto nível de autonomia.
A posição também incentiva o uso de IA aplicada à engenharia, utilizando ferramentas para geração de código, refatoração automatizada, documentação técnica e aumento de produtividade do time.
Principais responsabilidades
- Liderar a arquitetura de serviços de decisão antifraude em tempo real;
- Evoluir sistemas de scoring de transações, logins e alterações de conta;
- Desenvolver e aprimorar engines de regras antifraude;
- Trabalhar com estratégias de versionamento e rollout seguro de regras;
- Projetar soluções backend de baixa latência, alta disponibilidade e alta escala;
- Desenvolver e evoluir soluções com Java, Spring Boot, PostgreSQL, Kafka e AWS;
- Construir pipelines orientados a eventos para processamento de sinais transacionais, comportamentais e de dispositivos;
- Garantir ordering, idempotência e consistência no processamento de eventos;
- Trabalhar em parceria com Data Science na disponibilização de modelos de detecção de fraude;
- Desenvolver mecanismos de auditabilidade e explicabilidade das decisões;
- Apoiar tecnicamente engenheiros de diferentes níveis de senioridade;
- Promover boas práticas de arquitetura, código, incident response e engenharia;
- Incentivar o uso de IA aplicada ao desenvolvimento de software.
Requisitos
- Experiência sólida com desenvolvimento backend utilizando Java e Spring Boot;
- Vivência com PostgreSQL, Kafka e AWS;
- Experiência com sistemas distribuídos e aplicações de alta escala;
- Vivência com sistemas de real-time decisioning, scoring ou rules engine;
- Experiência prática com fraude, risco ou Trust & Safety;
- Conhecimento de transaction scoring, device fingerprinting, velocity checks, anomaly detection ou fluxos de chargeback/disputas;
- Domínio de arquiteturas orientadas a eventos e streaming de dados;
- Conhecimento de ordering, idempotência e exactly-once semantics;
- Experiência com sistemas de alta performance, throughput, escalabilidade e confiabilidade;
- Conhecimento de bancos de dados relacionais, orientação a objetos e Domain-Driven Design (DDD);
- Experiência com code review, definição de padrões técnicos e compartilhamento de conhecimento;
- Capacidade de atuar com alto grau de autonomia e responsabilidade;
- Experiência prática utilizando IA em projetos de desenvolvimento.
Diferenciais
- Experiência com Python;
- Vivência em fintechs, bancos ou empresas do segmento financeiro;
- Experiência com prevenção a fraudes em pagamentos ou contas digitais;
- Conhecimento de requisitos de compliance e auditoria;
- Familiaridade com BACEN, LGPD e PCI-DSS;
- Experiência com modelos de fraude e integração com times de Data Science.
Perfil que buscamos
Buscamos uma pessoa com forte senioridade técnica, capaz de atuar em problemas de alta complexidade e ambiguidade, tomar decisões com impacto financeiro e regulatório e influenciar padrões de engenharia além da própria squad.
É importante ter boa comunicação para trabalhar de forma próxima a Engenharia, Risco, Compliance, Data Science e demais stakeholders, além de capacidade para traduzir desafios de negócio em soluções técnicas robustas, escaláveis e explicáveis.