Descrição da empresa
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.
Descrição do emprego
Descrição da Vaga
Estamos em busca de um(a) Especialista de Engenharia de Dados altamente qualificado(a), com forte perfil analítico e expertise técnica, para atuar na interseção entre engenharia de dados, inteligência de produto e performance de desenvolvimento de software.
Essa função envolve a construção de pipelines de dados escaláveis em ambientes de nuvem, análise de grandes volumes de dados (Big Data) e aplicação de modelos preditivos de IA para antecipar tendências no comportamento de produtos e na qualidade do software. Você também será responsável por monitorar métricas de desenvolvimento, como frequência de deploys, tempo de ciclo e eficiência de código, para ajudar a melhorar a experiência dos desenvolvedores e a produtividade das equipes.
Responsabilidades Principais
- Projetar e manter pipelines de dados
- Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Estatística ou áreas relacionadas
- Experiência comprovada em análise de dados e raciocínio lógico
- Vivência prática com serviços de dados da AWS (ex.: S3, Glue, Redshift, Lambda)
- Familiaridade com ferramentas e frameworks de Big Data (ex.: Spark, Hadoop ou equivalentes nativos em nuvem)
- Inglês avançado ou fluente – essencial para atuação com equipes e stakeholders globais
- Conhecimento em modelagem preditiva e IA generativa (ex.: regressão, classificação, clustering, LLMs)
- utilizando serviços da AWS
- Analisar conjuntos de dados em larga escala para extrair insights acionáveis para os times de engenharia e produto
- Monitorar e interpretar métricas de desenvolvimento de software (ex.: lead time, taxa de retrabalho, cadência de deploy)
- Aplicar técnicas de machine learning e IA generativa para identificar padrões preditivos no uso de produtos e na qualidade do software
- Automatizar processos de dados utilizando Python e SQL
- Colaborar com times multifuncionais para alinhar estratégias orientadas por dados aos objetivos de negócio
Requisitos
- Experiência comprovada em análise de dados e raciocínio lógico
- Sólida experiência em engenharia de dados e arquitetura de pipelines
- Vivência prática com serviços de dados da AWS (ex.: S3, Glue, Redshift, Lambda)
- Familiaridade com ferramentas e frameworks de Big Data (ex.: Spark, Hadoop ou equivalentes nativos em nuvem)
- Conhecimento em modelagem preditiva e IA generativa (ex.: regressão, classificação, clustering, LLMs)
- Compreensão de métricas de desenvolvimento e ferramentas como Git, Jira, SonarQube
- Inglês avançado ou fluente – essencial para atuação com stakeholders globais
Principais Ferramentas e Tecnologias
- AWS (S3, Glue, Redshift, Lambda)
- Python
- SQL
- Power BI
- Spark / Hadoop
- Git, Jira, SonarQube
- Scikit-learn, TensorFlow ou frameworks similares de ML
Qualificações
- Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Dados, Estatística ou áreas relacionadas;
- Vivencia em análise de dados com raciocínio lógico;
- Vivência prática com serviços de dados da AWS (ex.: S3, Glue, Redshift, Lambda)
- Familiaridade com ferramentas e frameworks de Big Data (ex.: Spark, Hadoop ou equivalentes nativos em nuvem)
- Inglês avançado ou fluente – essencial para atuação com equipes e stakeholders globais
- Conhecimento em modelagem preditiva e IA generativa (ex.: regressão, classificação, clustering, LLMs)
Informações Adicionais
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