Especialista de Engenharia de Dados I

Company Description

A Serasa Experian é a primeira e a maior Datatech do Brasil. Líder em soluções de inteligência para análise de riscos e oportunidades, com foco nas jornadas de crédito, autenticação e prevenção à fraude. Com tecnologia de ponta, inovação e os melhores talentos, transforma a incerteza do risco na melhor decisão, ajudando pessoas a realizarem seus sonhos e empresas de todos os portes e segmentos a prosperarem.

Temos 22.000 pessoas operando em 32 países e a cada dia estamos investindo em novas tecnologias, profissionais talentosos e inovação para ajudar todos os clientes a maximizarem cada oportunidade. Com sede corporativa em Dublin, Irlanda, a Experian está listada na Bolsa de Valores de Londres (EXPN) e compõe o índice FTSE 100.

Description

• Referência técnica com visão ampla de dados desde a estruturação de fundação (camada medalhão), conectando estratégia de negócio para resolver dores dos produtos com soluções inteligentes de dados.
• Liderança técnica de projetos de dados desde o mapeamento de requisitos, até a modelagem de arquitetura e disponibilização dos dados.
• Atuação em times de dados multidisciplinares, denominados domínios, que atendem times de produtos/tech, com base no modelo Data Mesh de estruturação de arquitetura e times de dados.
• Contribuir para o design, documentação, manutenção, monitoramento e otimização de nossos códigos e ferramentas de dados
• Identificar oportunidades de melhorias na nossa plataforma de ETL, mapeamento de causa raiz de problemas e garantia de monitoramento e sustentação.
• Traduzir as necessidades de negócios em soluções alinhadas com as ferramentas e estratégias da plataforma de dados.
• Vivência em implementação e manutenção de pipelines de dados, desenvolvidos em Python/PySpark e Data Lake na AWS, com processamento Databricks.
• Ser capaz de escrever queries em SQL para resolver problemas de alta complexidade de forma otimizada.
• Expertise em programação com linguagens de propósito genérico (Ex. Python, Scala, etc.)
• Conhecimentos sobre diferentes técnicas de arquitetura e modelagem de Banco de Dados para fins analíticos (Ex. Data Mart, Data Lake, Data Warehouse, etc.) e arquitetura medalhão.
• Conhecimento em boas práticas de desenvolvimento de software como: Código limpo, CI/CD, testes unitários e design patterns
• Boas habilidades de comunicação para lidar com as partes interessadas de áreas técnicas e áreas de negócios

• Ferramenta de Dataviz: Tableau/Power BI
• Construção de Pipelines de dados em python/pyspark
• Boas práticas de desenvolvimento de código e Data Quality
• Visão de boas práticas de engenharia de software para mundo analítico.
• Vivência em ambientes de produtos digitais, conhecimentos das principais métricas, preferencialmente do seguimento financeira.