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Responsabilidades do dia a dia:

  • Liderar o design, desenvolvimento e implementação de modelos avançados de Machine Learning, incluindo redes neurais, modelos estatísticos e matemáticos para resolver problemas de negócio complexos.
  • Explorar e aplicar ativamente as mais recentes inovações em Inteligência Artificial Generativa (GenAI), Large Language Models (LLMs) e Agentes para criar soluções de ponta.
  • Atuar como referência técnica e mentor(a) para a equipe de Cientistas de Dados, promovendo o desenvolvimento profissional e a troca de conhecimento.
  • Colaborar de perto com equipes multidisciplinares (Engenharia, Produto, Negócios) para identificar oportunidades, traduzir requisitos em soluções técnicas e garantir a entrega de valor.
  • Conduzir análises exploratórias de dados complexas, identificando padrões, tendências e insights acionáveis que guiem a tomada de decisão estratégica.
  • Monitorar e otimizar a performance dos modelos implementados em ambiente de produção, garantindo sua robustez e eficiência.
  • Pesquisar e propor a adoção de novas tecnologias, ferramentas e metodologias em Ciência de Dados e IA.
  • Definir e ter a capacidade de obter datasets necessários para análises e modelagens e ambientes exploratórios e produtivos de alta escala.

O que buscamos:

  • Formação superior completa em Ciência da Computação, Física, Matemática, Estatística ou áreas correlatas.
  • Experiência comprovada em construção e implementação de modelos de machine learning, incluindo redes neurais, modelos estatísticos e matemáticos.
  • Conhecimento aprofundado e experiência prática com GenAI, LLMs e Agentes.
  • Experiência em Engenharia de Dados, incluindo design de pipelines, ETL/ELT e otimização de bases de dados.
  • Experiência na formação, desenvolvimento e liderança técnica de equipes de Ciência de Dados.
  • Domínio de linguagens de programação como Python (com bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch) e SQL.
  • Capacidade de resolver problemas complexos de forma analítica e criativa, com uma abordagem orientada a resultados.
  • Excelentes habilidades de comunicação, liderança e interpessoais, com capacidade de influenciar e colaborar em diferentes níveis da organização.
  • Proatividade, curiosidade e paixão por aprendizado contínuo.

Diferenciais:

  • Experiência com ferramentas de Big Data (ex: Spark, Hadoop, Kafka).
  • Sólido conhecimento em Engenharia de Dados, incluindo design de pipelines, ETL/ELT e otimização de bases de dados.
  • Conhecimento em plataformas de nuvem (AWS, GCP, Azure) para desenvolvimento e deploy de soluções de IA.
  • Portfólio de projetos relevantes em Ciência de Dados, especialmente com aplicações de GenAI e LLMs.
  • Publicações ou contribuições para a comunidade de Ciência de Dados/IA.



Please mention the word SLAMMIN and tag RMTU3LjI0NS4yNDcuMTE4 when applying to show you read the job post completely (#RMTU3LjI0NS4yNDcuMTE4). This is a beta feature to avoid spam applicants. Companies can search these words to find applicants that read this and see they're human.

🇧🇷 Remote Data Engineering jobs from Brazil: 2026 overview

The remote Data Engineering job market for professionals in Brazil has grown steadily since 2020 and is today one of the most concrete paths to earn in USD from São Paulo, Rio de Janeiro or any city in the country. The typical salary range is $4,000 - $11,000 USD/mes, several times above the equivalent salary in the local market. Companies like Mercado Libre, Globant, Auth0, Nubank regularly hire Data Engineering profiles from Brazil, either as contractors or employees through platforms like Deel or Remote.com. The most in-demand stack combines Data Engineering with Python, Sql, Spark. On the operational side, the most used payment methods are Wise, Deel, Payoneer, and the Brazil timezone (GMT-3) offers natural overlap with the US East Coast and European morning hours, making it one of the most attractive regions for US and EU companies looking to hire nearshore talent. For professionals just starting in remote, the most profitable path is usually to begin with agencies like Toptal or Crossover (demanding technical filters but stable contracts) and later migrate to a full-time role at a product company. This page updates daily the active Data Engineering offers available for Brazil, filtered so you only see 100% remote roles compatible with your location.

Salary

$4,000 - $11,000 USD/mes

Timezone

GMT-3

Positions

1

Payment

USD (cobro internacional)

Brazil is a recognized tech hub in LATAM, with an active community of Data Engineering professionals.

How much a remote Data Engineering earns in Brazil by seniority

Estimated ranges in USD/month. In Brazil these amounts are typically 2x to 4x an equivalent local salary, depending on tax regime.

Level Experience Range USD/month
Junior 0-2 yrs $4,000 - $5,750
Mid-level 2-4 yrs $5,400 - $7,850
Senior 4-7 yrs $7,500 - $9,950
Lead/Staff 7+ yrs $9,250 - $11,000

How to get paid as a Data Engineering from Brazil

Most used payment methods

  • Wise
  • Deel
  • Payoneer
  • Husky

Tax regime

Most use MEI (limit ~R$81k/year) or open a PJ (CNPJ) under Simples Nacional. For higher income, PJ is preferred.

Companies hiring remote Data Engineering from Brazil

Mercado Libre Globant Auth0 Nubank Cloudwalk Stripe GitLab Crossover Toptal

FAQs about remote Data Engineering in Brazil

Data Engineering professionals in Brazil working for international companies earn $4,000 - $11,000 USD/mes. Paid in USD, this is typically 2x to 4x an equivalent local salary in the traditional market.

The most used methods are Wise, Deel, Payoneer. Most combine two to reduce fees: e.g. Wise for US clients and Deel when the company signs an employee contract.

Most use MEI (limit ~R$81k/year) or open a PJ (CNPJ) under Simples Nacional. For higher income, PJ is preferred.

Some that historically hire this profile from Brazil: Mercado Libre, Globant, Auth0, Nubank. Beyond these, any company with a remote-friendly policy can hire from here if your English and portfolio are at the level.

Brazil is in GMT-3, which gives a natural overlap of 4 to 6 hours with the US East Coast and 2 to 4 hours with UK. For Asian or Australian companies the overlap is minimal — look for "async-first" roles.
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