Analista de Engenharia de Dados Sênior - Vaga Afirmativa para Mulheres

  • Full-time
  • Employee Status: Regular
  • Role Type: Home
  • Department: Data Management
  • Schedule: Full Time

Company Description

A Experian é uma empresa global de dados e tecnologia que impulsiona oportunidades para pessoas e empresas ao redor do mundo. Atuamos em diversos mercados, como serviços financeiros, saúde, automotivo, agronegócio, seguros, entre outros. A Experian investe em pessoas e em novas tecnologias avançadas para liberar o poder dos dados. Contamos com uma equipe incrível de 25.200 colaboradores em 32 países.

Nossa singularidade é valorizar a sua. A cultura da Experian, centrada nas pessoas, inclusiva e orientada por propósito, é reconhecida por diversos prêmios — incluindo World’s Best Workplaces™ 2025 (Top 25 global da Fortune) e Great Place To Work™ em 26 países, entre outros. Confira o Experian Life nas redes sociais ou explore nosso site de carreiras para entender o porquê. A Experian também se orgulha de ser uma empregadora que promove igualdade de oportunidades e ação afirmativa.

Job Description

Atuamos no Data Office da maior DataTech do mercado, construindo fluxos complexos de dados e pipelines altamente resilientes. O profissional atuará diretamente na evolução dos pipelines de dados, suportando a transformação de processos legados para uma solução mais escalável e resiliente em nuvem, construirá novos Data Products e aplicará tansformações complexas em dados com uso de diversas ferramentas e tecnologias de Nuvem.
Essa posição suportará a equipe de qualidade de dados com aplicações de monitoramento de qualidade e construção de Dashboards, bem como os fluxos de dados para que essas soluções sejam possíveis. Também terá contato com fluxos de ingestão, limpeza e priorização de dados em larga escala.

Responsabilidades Principais

  • Desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis e eficientes em PySpark;
  • Migrar e modernizar processos legados para novos modelos de processamento distribuído;
  • Implementar soluções de processamento de dados em ambiente AWS;
  • Colaborar com times de produto e analistas do Data Office para detalhar necessidades e regras de negócio;
  • Otimizar arquiteturas de dados considerando performance, governança e custo;
  • Participar de iniciativas de automação, observabilidade e melhoria contínua dos processos.

Qualifications

Requisitos Técnicos

  • Ensino superior completo;
  • Experiência sólida com PySpark e frameworks de processamento distribuído;
  • Conhecimento em Apache Airflow, Spark e Hadoop (quando aplicável);
  • Proficiência em linguagens de programação, preferencialmente Python;
  • Experiência com serviços AWS relevantes (ex.: EMR, Lambda, DynamoDB, S3, Glue opcional);
  • Conhecimento em bancos de dados SQL;
  • Familiaridade com práticas de DevOps e pipelines de CI/CD.

Diferenciais

  • Experiência com provisionamento de infraestrutura (IaC);
  • Vivência com metodologias ágeis;
  • Experiência prévia em migração de processos legados para arquiteturas distribuídas.
  • Conhecimento aplicado de Machine Learning e Arquitetura de Agentes de IA.

Habilidades Comportamentais

  • Capacidade de lidar com problemas complexos e entender regras de negócio;
  • Senso crítico e foco em eficiência;
  • Gosto por otimização e melhoria contínua;
  • Comunicação clara e colaboração efetiva com diferentes áreas;
  • Mentalidade orientada a resultados;
  • Aprendizado rápido e adaptabilidade a mudanças tecnológicas.

Additional Information

Esta é uma posição afirmativa para mulheres, como parte do nosso compromisso com o avanço da equidade de gênero no ambiente de trabalho.

A Serasa Experian investe na liderança feminina e possui a parceria com a TODAS Group. Além disso, aderimos ao Movimento 'Elas Lideram 2030’, e nos unimos à ONU Mulheres para reduzir a desigualdade de gênero até 2030!!

Temos também o grupo Women in Experian que busca melhorar a equidade de gênero para mulheres, criando oportunidades de desenvolvimento, diferentes perspectivas, habilidades, entre outros.

Venha fazer parte dessa transformação!

Caso você não se identifique com este grupo, convidamos você a explorar outras oportunidades em nossa página de carreiras. Temos diversas vagas que podem se conectar com seu perfil e interesses.

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