Engenheiro de dados sénior - produto

A Feedzai é a primeira plataforma de RiskOps do mundo para gestão de risco financeiro e líder de mercado na proteção do comércio global com a plataforma de gestão de risco mais avançada da atualidade, baseada na nuvem, alimentada por machine learning e inteligência artificial.

A Feedzai está a assegurar a transição para um mundo sem dinheiro, enquanto permite confiança digital em cada transação e tipo de pagamento. Os maiores bancos, processadores e retalhistas do mundo confiam na Feedzai para proteger biliões de dólares e gerir riscos, melhorando a experiência do cliente para utilizadores diários, sem comprometer a privacidade.

A Feedzai é uma empresa da Série D e já angariou 282 milhões de dólares até à data. Com uma avaliação de 2 mil milhões de dólares, a nossa tecnologia protege 1 mil milhões de consumidores e 90 mil milhões de transações a cada ano.

A Equipa de Engenharia (Tecnologia)

é responsável por todo o desenvolvimento de produtos da Feedzai. Juntamente com a Gestão de Produtos e Ciência de Dados, construímos a próxima geração de ferramentas para detectar fraudes em tempo real, com uma abordagem centrada no machine learning.

Formada por engenheiros e gerida por engenheiros, na Feedzai, encontrará uma das equipas mais talentosas disponíveis, desde engenheiros juniores a seniores.

Somos dinâmicos e proporcionamos um ambiente seguro, aberto e colaborativo que nos incentiva a envolver-nos, experimentar novas ideias e descobrir o nosso potencial com aprendizagem contínua para todos.

Enquanto construímos o melhor valor para os nossos clientes, irá trabalhar com uma vasta gama de desafios técnicos. Como construir sistemas distribuídos que precisam de operar 24/7 e latências ultra-baixas, resolver problemas de UI/UX para ajudar analistas de fraude a combater a fraude de maneira mais eficiente.

Além disso, desenhar extensas bases de dados, desde relacionais, NoSQL e gráficos, validar e desenvolver novas técnicas e algoritmos de ciência de dados.

A organização de Engenharia Pulse da Feedzai alimenta o Motor de Risco que avalia transações em tempo real com base em estratégias configuradas por cientistas de dados e analistas de fraude.

Ao mesmo tempo, a Estrutura de Ciência de Dados (DSF) fornece uma plataforma para os clientes desenharem, testarem e promoverem essas estratégias em produção. O DSF executa cargas de trabalho de dados complexas e de alto volume - trabalhos Spark em EMR ou Kubernetes, componentes do ecossistema Hadoop (HDFS/YARN), pipelines de ingestão de dados via Firehose e Glue para S3, e fluxos de trabalho interativos através do JupyterLabs e da API DS.

Você:

Como Engenheiro de Dados Sénior na Engenharia Pulse, garantirá a estabilidade, escalabilidade e desempenho do DSF, trabalhando na interseção de sistemas distribuídos, engenharia de big data e experiência do desenvolvedor.

O seu trabalho garantirá que as cargas de trabalho do DS funcionem de forma fiável, eficiente e em escala, apoiando diretamente o Motor de Risco em produção.

Você é um especialista em Big Data com profunda experiência prática em Apache Spark e sistemas de dados distribuídos.

Você sabe como ajustar trabalhos, solucionar comportamentos de clusters e desenhar fluxos de trabalho de dados escaláveis.

Ao mesmo tempo, você é um engenheiro de software de coração — alguém que escreve código limpo e sustentável, entende APIs e pode construir componentes de plataforma em Java com uma disciplina de engenharia baseada em princípios.

Você se orgulha de operar o que constrói, depurar sistemas distribuídos complexos e capacitar cientistas de dados e analistas com uma plataforma que é fiável, previsível e de alto desempenho.

A nossa filosofia em Engenharia inclui as seguintes ideias-chave, que você terá um papel fundamental na promoção na sua equipa:

• As equipas operam com uma mentalidade de DevOps de “você constrói, você opera”, assumindo a responsabilidade total pelo desenvolvimento, implantação e operações.
• A arquitetura evolui para uma arquitetura desacoplada, baseada em microserviços, posicionando-se para escalar de forma eficiente em um ambiente nativo da nuvem multi-inquilino.

O seu dia-a-dia

• Re-arquitetar e escalar componentes existentes de processamento de big data que alimentam o DSF.
• Analisar padrões de carga de trabalho (trabalhos Spark, atividade em notebooks, uso da API DS) e impulsionar melhorias de desempenho, fiabilidade e custo.
• Garantir a estabilidade dos trabalhos Spark que executam em clusters EMR ou Kubernetes.
• Operar e evoluir componentes do ecossistema Hadoop (HDFS, YARN) e tempos de execução do Spark.
• Manter e melhorar pipelines de ingestão entre Runtime e DSF (Firehose, Glue → S3).
• Melhorar a experiência do desenvolvedor e do utilizador avançado através do JupyterLabs e da API DS.
• Colaborar com engenheiros de produto, cientistas de dados e equipas de plataforma na execução do roadmap do DSF.
• Assumir serviços ao longo do seu ciclo de vida seguindo práticas de DevOps (“você constrói, você opera”) e participar de uma rotação de chamadas para a nossa plataforma crítica, assumindo a responsabilidade total para garantir a fiabilidade 24/7, com compensação dedicada.

Você tem & Você sabe como

• Mais de 5 anos de experiência na construção e operação de sistemas distribuídos de big data
• Experiência sólida com Apache Spark - ajustamento, depuração, orquestração
• Fundamentos de programação sólidos (Java obrigatório; Scala ou Python é uma mais-valia)
• Conhecimento sólido do ecossistema Hadoop (HDFS, YARN)
• Experiência em operar sistemas baseados em Linux em ambientes de nuvem
• Familiaridade com fluxos de trabalho JupyterHub/JupyterLabs
• Experiência em projetar e operar pipelines ETL/ELT
• Conforto com entrega contínua, monitorização e responsabilidades de chamadas
• Capacidade de trabalhar autonomamente em desafios técnicos complexos

Qualificações e competências preferidas/valorizadas:

• Experiência em executar Spark em EMR ou Kubernetes.
• Experiência com Kubernetes, AWS S3, AWS Glue, Nessie, Trino, Spark, Kafka, Iceberg e Airflow.
• Experiência na construção de pipelines de dados ou automação para fluxos de trabalho intensivos em dados.
• Contribuições para OSS, especialmente no ecossistema de Big Data.
• Experiência no desenvolvimento ou manutenção de plataformas de engenharia DS/ML.

A Equipa de Produto constrói o nosso produto para desestabilizar a indústria do crime financeiro a partir de uma abordagem orientada a dados.

Colaboramos com os nossos clientes utilizando uma lente holística e temos soluções orientadas a resultados para gerir o risco financeiro com uma plataforma em nuvem e uma interface UX de classe mundial.

Ao fazer parte desta equipa, você terá voz no planeamento, na estratégia e em desafiar o status quo. Os seus pensamentos e ideias são valorizados.

O nosso ambiente dinâmico e aberto incentiva-nos a envolver-nos, experimentar coisas novas e descobrir o nosso potencial.

Definimos e agimos sobre o que pode existir no mundo de amanhã, não sobre o que é hoje.

Junte-se a nós!

#LI-Remote #LI-MG3

Os seus primeiros 30 dias na Feedzai:

Você será imerso na nossa marca com formação, conexões e tempo individual com o seu gestor.

Você pode acompanhar os seus colegas virtualmente ou no local, dependendo de onde trabalha, pois é apoiado ao longo da sua jornada na Feedzai.

Além disso, terá acesso a uma tonelada de informação para lhe dar história, contexto e todo o conhecimento que consiga sobre a Feedzai e a equipa.

Por fim, você começará a trabalhar em projetos e a colaborar no trabalho atualmente em andamento.

Mal podemos esperar para tê-lo na equipa!

Vida na Feedzai Instagram

Cultura da Feedzai

A Feedzai é um Empregador de Igualdade de Oportunidades e valorizamos a diversidade na nossa empresa.

Não discriminamos com base em raça, religião, cor, origem nacional, gênero, orientação sexual, idade, estado civil, estado de veterano ou deficiência.

A Feedzai não aceita currículos não solicitados de recrutadores ou agências de emprego.

A Feedzai utilizará os dados pessoais que você nos fornecer ao preencher este formulário para rever a sua candidatura e para potencialmente negociar um contrato consigo.

Os seus dados pessoais serão mantidos pela Feedzai durante 24 meses após a sua candidatura.

Por favor, consulte o nosso Aviso de Privacidade disponível em https://www.feedzai.com/legal/feedzai-candidate-privacy-policy/ e https://www.feedzai.com/legal/feedzai-california-candidates-privacy-policy/ para mais informações sobre como processamos os seus dados pessoais.