Abalustre

Estamos criando o primeiro ecossistema em cloud de tecnologias e dados para empresas de investimentos. De recursos para fundos quantitativos e tradicionais gerenciarem suas pipelines, até ferramentas para permitir que fintechs de investimento possam operar de forma eficiente.

A Stack

O front-end é escrito em React com gerenciamento via Vercel. As APIs são escritas em Python, Golang e NodeJS, suportadas por Elasticsearch e Postgres para armazenamento de dados. Usamos serviços acessórios para a computação de modelos, disparo de e-mails e quaisquer outras atividades acessórias. Temos uma base sólida em APIs serverless com Lambda.

Posição

Para a posição sênior de engenharia de dados, você irá participar da pilotagem, arquitetura e implementação de todos os sistemas de ingestão, armazenagem, transformação e serviço de dados em nosso repositório de dados e para todas as empresas do grupo.

Você irá trabalhar próximo de nossa equipe de ML e pesquisa para desenhar e construir datasets, com nosso time de produto e engenharia para integrar as pipelines de dados e serviços, e com nosso time de infraestrutura para garantir que todos os sistemas rodam de forma precisa e rápida.

Como sênior em engenharia, é esperado que você se aproprie e lidere projetos macro enquanto ativamente aumenta a barra de qualidade de nosso time de engenharia. Você irá trabalhar com um time de engenharia sênior para elaborar plataformas robustas e performáticas. Você irá trabalhar próximo das lideranças para traduzir objetivos do negócio em requisitos técnicos, alinhar projetos e objetivos com métricas chave, e crescer a equipe de engenharia.

Exemplo de projetos

• Criar novos tipos de ingestão de dados dentro da plataforma para que membros da equipe com menos conhecimento técnico possam montar ingestão de dados sem a necessidade de programar.
• Desenhar e construir uma plataforma canônica de dados para todos os datasets e tabelas de dados. Definir e reforçar os SLAs para entrega. Definir e reforçar padrões de qualidade de dados através da criação de testes de qualidade. Criar um ambiente de staging de dados para permitir a integração de novos dados.
• Elaborar e implementar métricas para medir a performance, custo, uso e eficiência de todos os sistemas de dados. Usar as métricas para direcionar decisões estratégicas, e melhorias para o sistema como um todo.
  

Requisitos

• Experiência construindo plataformas de dados e APIs
• Experiência construindo modelos de ML em produção
• Excelente comunicação escrita (specs, docs, code reviews, post mortems)
• Bom entendimento geral de sistemas e habilidades de debug
• Forte interesse em mercado financeiro, investimentos, ML e descentralização