https://eu.dev.br/vagas/tech/scala/Recent content in Scala on eu.dev.brHugopt-brWed, 13 May 2026 00:00:00 +0000https://eu.dev.br/vagas/6qn123gihzuihb0p-experian-especialista-i-em-engenharia-de-dados/Wed, 13 May 2026 00:00:00 +0000https://eu.dev.br/vagas/6qn123gihzuihb0p-experian-especialista-i-em-engenharia-de-dados/<h3>Sobre a vaga</h3><p>A Serasa Experian busca uma pessoa de Engenharia de Dados para atuar em pipelines críticos de ingestão, processamento e entrega de dados, com foco em escala, qualidade, governança e eficiência de custos.</p><p>Modelo de trabalho híbrido em São Paulo.</p><h3>Responsabilidades</h3><ul><li>Ser referência técnica em pipelines críticos de dados, incluindo ingestão, processamento e serving.</li><li>Garantir padrões de engenharia, como qualidade, testes, observabilidade, SLAs e governança.</li><li>Apoiar decisões de arquitetura considerando escala, performance, custo e segurança.</li><li>Atuar na otimização de custos e eficiência da plataforma, com práticas de FinOps.</li><li>Orientar outras pessoas do time por meio de code review, mentoria e definição de boas práticas.</li><li>Trabalhar com áreas de negócio e produto para transformar demandas em soluções escaláveis.</li><li>Apoiar a priorização técnica do roadmap, equilibrando dívida técnica e entregas.</li><li>Atuar em incidentes críticos e na evolução da maturidade operacional.</li></ul><h3>Requisitos</h3><ul><li>Experiência consolidada em Engenharia de Dados, com pipelines end-to-end e arquitetura medalhão.</li><li>Domínio de SQL, Python e/ou Scala.</li><li>Experiência prática com Spark, Databricks ou ferramentas similares.</li><li>Experiência com cloud, preferencialmente AWS.</li><li>Conhecimento sólido em modelagem de dados analítica e operacional.</li><li>Experiência com CI/CD, versionamento com Git e boas práticas de engenharia.</li></ul><h3>Diferenciais</h3><ul><li>Experiência com governança em escala, como Databricks Unity Catalog.</li><li>Vivência com Data as a Product, Data Mesh ou Embedded Data.</li><li>Experiência com streaming, como Kafka ou Kinesis.</li><li>Conhecimento em Data Observability e frameworks de Data Quality.</li><li>Experiência com FinOps aplicado a dados.</li><li>Uso de IA para aumentar produtividade em Engenharia de Dados.</li></ul>