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A Feedzai procura um Engenheiro de Dados experiente para integrar a equipa de Risk & AI dentro do Customer Success. Neste papel, será responsável por compreender, perfilar e avaliar a qualidade de dados de diversas fontes de clientes, projetando e mantendo pipelines de dados escaláveis e robustos. Colaborará com cientistas de dados, otimizará o desempenho e a eficiência de custos dos fluxos de trabalho, e liderará discussões técnicas com stakeholders sobre arquitetura de dados e estratégias de integração.

Você será mentor de engenheiros júnior, implementará processos automatizados de validação e qualidade de dados, e trabalhará com infraestrutura em cloud e on-premise. Esta posição oferece a oportunidade de trabalhar numa plataforma RiskOps de referência mundial que protege transações em 190 países, contribuindo para a segurança e confiança digital global.

Responsabilidades

  • Compreender, perfilar e avaliar a qualidade de dados brutos de diversas fontes de clientes
  • Desenhar, construir, testar e manter pipelines de dados escaláveis e robustos para ingestão, transformação e enriquecimento
  • Implementar processos automatizados de validação, limpeza e garantia de qualidade de dados
  • Colaborar com cientistas de dados para apoiar engenharia de features e fluxos de trabalho de preparação de dados
  • Otimizar desempenho e eficiência de custos de fluxos de trabalho de dados em ambientes cloud e on-premises
  • Liderar discussões com stakeholders de clientes sobre arquitetura de dados, integração e estratégias de entrega
  • Colaborar com equipas internas (Produto, Engenharia, Investigação) para melhorar ferramentas e reusabilidade da plataforma
  • Mentorizar e orientar engenheiros júnior em boas práticas, desenho de arquitetura e padrões de codificação

Competências

Apache SparkHadoopPythonGoScalaApache AirflowDagsterPrefectModelagem de DadosData WarehousingETLdbtSnowflakeBigQueryAmazon RedshiftAWSGoogle Cloud PlatformMicrosoft AzureInfrastructure as CodeOtimização de RecursosMonitorização de SistemasComunicação TécnicaPipelines de Machine LearningFeature Stores

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