Data Engineer Lead | Platform
São Paulo, São Paulo, Brazil
Creditas
Use seu apartamento, casa, carro ou salário como garantia e tenha até 240 meses para pagar.A Creditas é uma plataforma de serviços financeiros que a partir da casa, carro e salário oferece empréstimos, seguros e investimentos. Com 12 anos de atuação, é a maior plataforma de crédito online da América Latina e recebeu aportes de fundos internacionais, levantando mais de R$4 bilhões (US$879 milhões) em equity e com um portfólio atual de R$5,6 bilhões. Por meio da sua tecnologia proprietária oferece produtos como o empréstimo com garantia de automóvel ou imóvel, o consignado privado, benefícios corporativos e seguros. A Creditas já ultrapassou a marca de 13 milhões de solicitações de crédito, um valuation de US$3,5 bilhões e mais de 40 emissões no mercado de capitais (FIDCs, CRIs e FIIs).
Nosso time de Product Technology
É com ela que escalamos o negócio, otimizamos processos, reduzimos custos e entregamos a melhor experiência para viabilizar novas conquistas de nossos clientes.
Com tecnologia desenvolvida dentro de casa, trabalhamos com várias linguagens de programação do mercado. Ideal para quem, assim como a gente, ama se desafiar e se desenvolver na resolução de problemas reais.
Se tecnologia também é seu combustível e fazer a diferença é a sua paixão, embarque com a gente na Nave!
Quais são as responsabilidades desta vaga:
- Atuar diretamente com o time no dia a dia, promovendo boas práticas, trocas técnicas e garantindo evolução contínua.
- Liderar um time técnico altamente sênior e maduro, com entregas robustas.
- Responsável por operacionalizar todos os modelos de machine learning desenvolvidos pelos times de ciência de dados para diferentes BUs.
- Apoiar cientistas na produção de modelos.
- Garantir a sustentação e evolução da plataforma.
- Desenvolver aplicações que geram conteúdos e análises a partir de dados e textos.
- Trabalhar em soluções com abordagem de engenharia de software aplicada a dados.
- Sustentação e automação na plataforma tradicional de MLE.
- Inovação e experimentação contínua na plataforma de GenIA.
- Participar de discussões arquiteturais, decisões técnicas e validações de novas soluções.
- Colaborar em processos de open sourcing, PoCs e integração com tecnologias como AWS.
Precisamos de alguém com:
- Experiência em ambientes complexos que mesclam engenharia de software e engenharia de dados.
- Conhecimento avançado em Python (linguagem principal dos sistemas).
- Experiência na criação de APIs e microserviços escaláveis.
- Capacidade de trabalhar com infraestrutura, DevOps e ciência de dados em um contexto integrado.
- Conhecimento em arquitetura de soluções, incluindo avaliação de tecnologias, realização de PoCs, e implementação de novas ferramentas (ex: open source, AWS).
- Familiaridade com conceitos de Machine Learning e MLOps, mesmo que não vá desenvolver modelos diretamente.
- Experiência prévia em liderança técnica de times de dados.
- Vivência com gestão de pessoas, incluindo condução de 1:1s, planos de desenvolvimento individual e rituais de time.
- Entendimento de ferramentas de versionamento, CI/CD, monitoramento e infraestrutura como código.
- Disponibilidade para trabalho híbrido: É necessário comparecer ao nosso escritório na região do Morumbi, em São Paulo, uma vez por mês, durante 4 dias consecutivos, sempre na primeira semana de cada mês (Creditas in Person).
Seria ótimo se você também tivesse:
- Vivência com soluções de GenIA+ e inovação em dados.
- Perfil que promove inovação e está sempre atento a novas tecnologias, ajudando a oxigenar o time com ideias e soluções novas.
- Noções da linguagem Kotlin.
Nosso processo:
O processo seletivo começa na candidatura, e você passará por uma conversa com o time de Talent Acquisition, uma avaliação técnica com nosso time de desenvolvedores e, por último, uma conversa com a pessoa que será sua liderança. O tempo do processo é flexível, mas não se preocupe! Nosso time de Talent Acquisition está preparado para proporcionar a melhor experiência para você. Analisamos todos os perfis com atenção e sempre enviamos feedbacks, independentemente da etapa da candidatura. Além disso, todas as instruções são enviadas por e-mail.
Conheça nossos benefícios:
- Seguro de Vida Coletivo;
- Plano de Saúde (Alice);
- Plano Odontológico (SulAmérica);
- PPR - Programa de Participação nos Resultados;
- Universidade Corporativa (Academy);
- Wellz: Sessões gratuitas por mês com especialistas de psicologia 100% online;
- Wellhub: Acesso a academias e estúdios com modalidades esportivas;
- Dayoff de aniversário;
- Auxílio Creche & Auxílio para Filhos(as) com Deficiência;
- Family Care: acolhimento da família durante a nova jornada da maternidade e paternidade;
- Licença Parental: 6 meses de licença para a pessoa gestante e 35 dias de licença parental;
- Modelo de trabalho: presencial, remoto ou híbrido, de acordo com as possibilidades de sua função;
- Vale-Transporte, bicicletário gratuito ou estacionamento conveniado;
- Vale Refeição: Cartão de benefícios flexíveis (Creditas Card);
- Convênio farmácia;
- Antecipação salarial.
Diversidade no DNA
Trabalhamos para construir um ambiente diverso e com equidade de oportunidades. Valorizamos e respeitamos todas as diferenças, elas nos tornam mais fortes.
Promover a diversidade impacta positivamente a jornada de cada cliente. Desenvolvemos nossa flexibilidade cognitiva para resolver problemas, gerar valor e criar soluções mais inovadoras.
Para valorizar as diferenças na prática, focamos em três pilares:
- Diversidade: Valorizamos a pluralidade e respeitamos todas as diferenças com empatia, trabalhando para garantir na Tripulação a representatividade da sociedade onde vivemos.
- Equidade: Temos o compromisso de garantir oportunidades e condições justas para o crescimento e desenvolvimento de todas as pessoas.
- Inclusão: Promovemos um ambiente seguro e de bem-estar para que todas as pessoas se sintam respeitadas, acolhidas e pertencentes à Nave.
* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index 💰
Tags: APIs AWS CI/CD DevOps Machine Learning MLOps Open Source Python R
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