Engenheiro de Dados - Sênior

 

Você se encaixa nesta vaga? Envie seu currículo para messiasrecrutamentoeselecao@hotmail.com até 04/09

Experiência na área

+ de 6 anos

Localização

Remoto

Benefícios

Cartão benefício flexível

Inglês avançado

Requisitos Técnicos

Python, Pytorch, Scala, Java, Docker, Kubernetes, Aws

Requisitos comportamentaisi

Comunicação, Bom relacionamento interpessoal, Pessoa inovadora

Descrição da vaga

VAGA CLT > Tecnologias/requisitos fundamentais: > Python para aprendizado de máquina, por exemplo (Scikit-learn e PyTorch) > Python / Scala para pipelines de dados > Scala / Java / Python para micro-serviços e APIs > Swagger (OpenAPI) para documentação de API > Docker e Kubernetes para empacotar e executar serviços > AWS para infraestrutura subjacente > Servidores locais para processamento e extração de dados em nossos parceiros 
Sobre a vaga: Como engenheiro de pipeline de dados, você desenvolverá sistemas de gerenciamento de dados escalonáveis ​​e gerenciará o armazenamento de grandes conjuntos de dados. Esperamos que você crie jobs de ETL confiáveis ​​e de alto desempenho, bem como gerencie feeds de dados externos na infraestrutura local e em nuvem. Requisitos - Inglês avançado/fluente (verbal e escrito) - Graduação em uma área técnica relevante ou experiência equivalente - Mais de 5 anos de experiência na construção de infraestrutura de software de qualidade de produção - Experiência no desenvolvimento de trabalhos de ETL - Fluência em SQL e experiência com RDBMSs - Fluência em ferramentas de dados Python, por exemplo Pandas, Dask ou Pyspark - Experiência em projetar e construir pipelines de Big Data - Experiência de trabalho em sistemas distribuídos de grande escala Desejável - Experiência de trabalho com AWS, GCP ou outros serviços baseados em nuvem - Experiência em uma startup de rápido crescimento ou com equipes de ponta em uma grande tecnologia companhia Sobre os benefícios: Cartão benefício flexível - Caju Sobre a empresa: Startup de empréstimo de dinheiro fundada em 2014 localizada nos EUA, principalmente em San Francisco, Califórnia. A empresa foca em criar algoritmos de ML nos registros telefônicos, registros bancários e transações de pagamento do cliente para avaliar o risco de crédito, permitindo-nos oferecer linhas de crédito para pessoas físicas e pequenas empresas.