Fintech
Profissionais que sabem que dinheiro não espera.
Pagamentos, risco, compliance e infraestrutura financeira, construídos por quem já trabalhou em ambiente regulado e sabe quanto custa um bug aqui.
O que trava times de fintech
Contratar para fintech é difícil.
Conhecimento de domínio, exigências de compliance e expectativa de segurança fazem com que um profissional genérico raramente dê conta.
Conhecimento de domínio leva meses
Quem nunca trabalhou com sistema financeiro não entende de cara liquidação, conciliação ou o efeito de uma condição de corrida em um processador de pagamentos. Colocar essa pessoa no ritmo do time é lento.
Regulação não é opcional
PCI-DSS, SOC 2, LGPD e a regulação financeira local limitam como você constrói. Muita gente só aprende isso depois de entregar a coisa errada.
Segurança vem primeiro
Sistema financeiro é alvo valioso. Pentest, modelagem de ameaças e código seguro por padrão são o mínimo. Achar profissionais com essa mentalidade é difícil de verdade.
Picos de volume não perdoam
Black Friday, a folha de pagamento do fim do mês e a checagem de fraude em tempo real acontecem ao mesmo tempo. Projetar para esses picos sem estourar o custo exige experiência.
O que construímos
Trabalho específico, não capacidades vagas.
Antifraude e modelos de risco
Motores de regras, scores com machine learning e decisão em tempo real. Profissionais que entendem o custo do falso positivo tanto quanto o da fraude que passa.
Compliance e trilhas de auditoria
Fluxos automatizados de KYC e PLD, trilhas de auditoria e relatórios para o regulador. Rastreabilidade e imutabilidade como requisitos de projeto.
Core bancário e ledger
Ledgers de partidas dobradas, gestão de contas e histórico de transações, construídos para consistência e consulta fácil.
APIs e integrações com terceiros
Plaid, Dwolla, Marqeta, provedores de banking as a service e APIs de open banking. Profissionais que cuidam direito de tokens, limites de requisição e idempotência.
IA neste setor
Antifraude com IA, checagens de compliance automatizadas e modelos de risco com machine learning estão virando padrão em fintech. Os profissionais que alocamos chegam preparados para isso: vários já trabalharam em sistemas de score de fraude e decisão de crédito em produção, e entendem as restrições de qualidade de dados e de regulação que tornam esses sistemas difíceis de acertar. A IA entra no fluxo de trabalho; a revisão continua com pessoas.
Stack comum
Com o que times de fintech costumam construir.
Node.js
Python
Go
Java
Kotlin
GraphQL
PostgreSQL
Redis
Kafka
AWS
GCP
Terraform
Kubernetes
DatadogDúvidas
Perguntas frequentes sobre fintech
Conte o que você está construindo.
A gente indica profissionais que já trabalharam com sistemas financeiros, não só quem está disponível.