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Especialista de Engenharia de Dados II

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Especialista de Engenharia de Dados II

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Experian is a global data and technology company, powering opportunities for people and businesses around the world. We help to redefine lending practices, uncover and prevent fraud, simplify healthcare, create marketing solutions, and gain deeper insights into the automotive market, all using our unique combination of data, analytics and software. We also assist millions of people to realize their financial goals and help them save time and money.

We operate across a range of markets, from financial services to healthcare, automotive, agribusiness, insurance, and many more industry segments.

We invest in people and new advanced technologies to unlock the power of data. As a FTSE 100 Index company listed on the London Stock Exchange (EXPN), we have a team of 22,500 people across 32 countries. Our corporate headquarters are in Dublin, Ireland. Learn more at experianplc.com.

O DataLab Ă© a unidade de pesquisa e inovação do grupo Experian na AmĂ©rica Latina junto com a Serasa Experian no Brasil. Temos o objetivo de ser propositivo, antecipando o futuro, e consultivo, identificando oportunidades de evolução no mercado, por meio de tĂ©cnicas de InteligĂȘncia Artificial e Machine Learning combinada com uso de novas fontes de dados.

Criamos soluçÔes inovadoras avançadas, que ajudam clientes e mercado a se prepararem hoje para o amanhĂŁ de decisĂ”es mais assertivas. AlĂ©m de termos um olhar 360Âș para trocar com o que hĂĄ de melhor no Ăąmbito global, considerando o todo e produzindo soluçÔes capazes de alcançar grande escalabilidade.

Estamos em busca de uma mente analĂ­tica e experiente para liderar a evolução da nossa infraestrutura de dados. VocĂȘ serĂĄ a peça-chave na construção de arquiteturas escalĂĄveis, garantindo que nossos dados nĂŁo sejam apenas armazenados, mas transformados em vantagem competitiva.

Principais Responsabilidades

  • Arquitetura de Data Lake: Desenhar, implementar e sustentar arquiteturas modernas de Data Lake e Lakehouse, garantindo escalabilidade, resiliĂȘncia e custo-benefĂ­cio.
  • Pipeline de Dados (ETL/ELT): Construir e otimizar fluxos de ingestĂŁo de dados em tempo real (streaming) e em batch, assegurando a integridade e a baixa latĂȘncia das informaçÔes.
  • Governança e Qualidade: Estabelecer padrĂ”es de Data Quality, linhagem de dados e polĂ­ticas de segurança/privacidade (LGPD) em todo o ecossistema.
  • Mentoria TĂ©cnica: Atuar como referĂȘncia para o time, disseminando boas prĂĄticas de desenvolvimento (Clean Code, CI/CD) e auxiliando na resolução de problemas complexos.
  • Otimização de Performance: Identificar gargalos em processamentos de grandes volumes de dados e propor melhorias estruturais para ganho de performance em queries e jobs.

Requisitos e QualificaçÔes

  • ExperiĂȘncia Comprovada: MĂ­nimo de 7 anos de experiĂȘncia atuando diretamente em Engenharia de Dados, com histĂłrico em ambientes de alta complexidade e larga escala em ambientes de nuvem (preferencialmente na AWS).
  • DomĂ­nio de Ferramentas: ExperiĂȘncia avançada com Apache Spark (PySpark/Scala) e orquestradores de fluxo (como Airflow, Prefect ou Dagster).
  • Linguagens de Programação: FluĂȘncia em Python ou Scala, alĂ©m de domĂ­nio de SQL para manipulação e anĂĄlise de dados.
  • Modelagem de Dados: Conhecimento em tĂ©cnicas de modelagem dimensional.
  • Infraestrutura como CĂłdigo (IaC): Conhecimento em Terraform ou ferramentas similares para provisionamento de recursos de dados.
  • Mindset Ágil: Familiaridade com metodologias ĂĄgeis e cultura DevOps aplicada a dados (DataOps).

 

 

  • ExperiĂȘncia robusta em Engenharia de Dados
  • Apache Spark
  • Python ou Scala

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by @maxrusakovic