Data Engineer - Financial Risk
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Data Engineer - Financial Risk
Como Data Engineer no Mercado Livre, você projetará e escalará sistemas inovadores e seguros que resolvem problemas reais e de alto impacto. Trabalhará em um ambiente dinâmico com tecnologia de ponta, aplicando boas práticas de engenharia, modelos de IA próprios e aprendizado contínuo, com o propósito de democratizar o comércio eletrônico e os serviços financeiros na América Latina.
Imagine-se empreendendo projetos desafiadores, dinâmicos e inovadores e sendo responsável por:
• Projetar, desenvolver e otimizar pipelines de extração, transformação e carregamento de dados, garantindo qualidade, consistência, desempenho e rastreabilidade.• Construir e evoluir produtos e modelos de dados voltados para os processos de Risco Financeiro.
• Integrar e padronizar dados provenientes de múltiplas fontes, sistemas, países e interfaces de programação de aplicações.
• Trabalhar com grandes volumes de dados em BigQuery, aplicando boas práticas de modelagem, particionamento e otimização.
• Investigar inconsistências entre fontes, realizar reconciliações de dados e implementar controles de qualidade e observabilidade.
• Participar do ciclo completo das soluções, abrangendo desde a etapa de descoberta e desenho técnico até o desenvolvimento, testes, homologação, implantação e monitoramento.
O que buscamos em você?
• Possuir experiência sólida em engenharia de dados e no desenvolvimento de pipelines de processamento de informações.• Possuir experiência sólida com Python e a escrita de consultas em SQL para análise e manipulação de dados.
• Ter experiência com repositórios de dados em BigQuery, estruturas de Data Lake e modelagem de grandes volumes de informação.
• Contar com conhecimentos em integração de interfaces de programação de aplicações, controle de versões com Git e boas práticas de desenvolvimento de software.
• Utilizar de forma habitual ferramentas e assistentes de inteligência artificial no fluxo de trabalho diário de engenharia para aceleração do desenvolvimento, testes e automação de processos.
• Ter experiência com repositórios de dados em BigQuery, estruturas de Data Lake e modelagem de grandes volumes de informação.
• Contar com conhecimentos em integração de interfaces de programação de aplicações, controle de versões com Git e boas práticas de desenvolvimento de software.
• Utilizar de forma habitual ferramentas e assistentes de inteligência artificial no fluxo de trabalho diário de engenharia para aceleração do desenvolvimento, testes e automação de processos.
Você se anima a deixar sua marca na tecnologia da América Latina? Candidate-se e junte-se ao nosso propósito!
Modalidade de trabalho híbrida. Escritório Osasco, São Paulo.