Engenheiro de dados sénior - produto

A Feedzai é a primeira plataforma de RiskOps do mundo para gestão de risco financeiro e a líder de mercado na proteção do comércio global com a mais avançada plataforma de gestão de risco em nuvem, alimentada por aprendizado de máquina e inteligência artificial.

A Feedzai está a garantir 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 trilhões de dólares e gerir risco, melhorando a experiência do cliente para utilizadores diários, sem comprometer a privacidade.

A Feedzai é uma empresa da Série D e já arrecadou 282 milhões de dólares até à data. Com uma avaliação de 2 mil milhões de dólares, a nossa tecnologia protege 1 mil milhão de consumidores e 90 mil milhões de transações todos os anos.

A Equipa de Engenharia (Tecnologia)

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

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

Somos dinâmicos e proporcionamos um ambiente seguro, aberto e colaborativo que nos encoraja a explorar, experimentar coisas novas e descobrir o nosso potencial com aprendizagem contínua para todos.

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

Além disso, projetar bancos de dados extensivos de relacionais, NoSQL e gráficos, validar e desenvolver novas técnicas e algoritmos de ciência de dados.

A organização Pulse Engineering 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, o Framework de Ciência de Dados (DSF) fornece uma plataforma para os clientes projetarem, testarem e promoverem essas estratégias para 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 através de Firehose e Glue em S3, e fluxos de trabalho interativos através de JupyterLabs e da API DS.

Você:

Como Engenheiro de Dados Sénior na Pulse Engineering, você garantirá a estabilidade, escalabilidade e desempenho do DSF, trabalhando na interseção de sistemas distribuídos, engenharia de grandes dados e experiência do desenvolvedor.

O seu trabalho garantirá que as cargas de trabalho do DS funcionem de forma fiável, eficiente e em grande escala, apoiando diretamente o Motor de Risco na 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, resolver problemas de comportamento de clusters e projetar fluxos de trabalho de dados escaláveis.

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

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

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

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

O Seu Dia-a-Dia

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

Você Tem e Sabe Como

• 5+ anos de experiência na construção e operação de sistemas de grandes dados distribuídos
• Experiência sólida com Apache Spark - ajuste, depuração, orquestração
• Fundamentos de programação fortes (Java necessário; Scala ou Python é uma mais-valia)
• Conhecimento sólido do ecossistema Hadoop (HDFS, YARN)
• Experiência na operação de sistemas baseados em Linux em ambientes de nuvem
• Familiaridade com fluxos de trabalho do JupyterHub/JupyterLabs
• Experiência na conceção e operação de pipelines ETL/ELT
• Conforto com entrega contínua, monitorização e responsabilidades de chamadas
• Capacidade para trabalhar de forma autónoma em desafios técnicos complexos

Qualificações e Competências Preferenciais/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 pesados 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 perturbar a indústria de crimes financeiros a partir de uma abordagem baseada em dados.

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

Ao fazer parte desta equipa, você tem voz no planeamento, na estratégia e em desafiar o status quo. As suas ideias e pensamentos são valorizados.

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

Definimos e agimos sobre o que poderia ser no mundo de amanhã, e 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 um-a-um com o seu gerente.

Pode acompanhar os seus colegas virtualmente ou presencialmente, dependendo do seu local de trabalho, enquanto é apoiado na sua jornada pela Feedzai.

Além disso, você terá acesso a uma tonelada de informações para lhe dar história, contexto e todo o conhecimento que puder gerir sobre a Feedzai e a equipa.

Finalmente, você começará a trabalhar em projetos e a colaborar em trabalhos que estão atualmente em andamento.

Estamos ansiosos para tê-lo na equipa!

Vida na Feedzai Instagram

Cultura da Feedzai

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

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

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

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

Os seus dados pessoais serão mantidos pela Feedzai por 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.