Especialista de Engenharia de Dados I

A Experian é uma empresa global de dados e tecnologia que impulsiona oportunidades para pessoas e empresas ao redor do mundo. Atuamos em diversos mercados, como serviços financeiros, saúde, automotivo, agronegócio, seguros, entre outros. A Experian investe em pessoas e em novas tecnologias avançadas para liberar o poder dos dados. Contamos com uma equipe incrível de 25.200 colaboradores em 32 países. Nossa singularidade é valorizar a sua. A cultura da Experian, centrada nas pessoas, inclusiva e orientada por propósito, é reconhecida por diversos prêmios — incluindo World’s Best Workplaces™ 2025 (Top 25 global da Fortune) e Great Place To Work™ em 26 países, entre outros. Confira o Experian Life nas redes sociais ou explore nosso site de carreiras para entender o porquê. A Experian também se orgulha de ser uma empregadora que promove igualdade de oportunidades e ação afirmativa. Caso você tenha alguma deficiência ou necessidade que exija adaptação, pedimos que nos informe o quanto antes.

Responsável por transformar modelos analíticos em sistemas confiáveis, observáveis e escaláveis , desde o pipeline de features até o monitoramento em produção. Atuará como referência técnica dentro do time, em parceria próxima com Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Arquitetura e Produto, ajudando a elevar o padrão de engenharia de ML da companhia.

Principais responsabilidades:

• Projetar, construir e manter pipelines de ML end-to-end (treinamento, validação, deploy e retreinamento) com automação e reprodutibilidade.

• Colocar modelos em produção em escala, em modos batch, near-real-time e online (baixa latência).

• Desenvolver e evoluir a plataforma de ML interna: feature store, model registry, versionamento de dados e modelos, orquestração e ambientes de experimentação.

• Implementar observabilidade de modelos: monitoramento de performance, data drift, concept drift, qualidade de dados, alertas e planos de resposta.

• Construir e manter CI/CD para ML, incluindo testes automatizados de dados, features e modelos, além de estratégias de rollout (canary, shadow, blue-green, A/B).

• Garantir confiabilidade e eficiência dos serviços de inferência: SLAs, escalabilidade, custo por inferência e otimização de recursos.

• Atuar junto à Ciência de Dados para tornar experimentos produtizáveis, reduzindo o tempo entre ideia e valor em produção.

• Assegurar governança, rastreabilidade e conformidade dos modelos com as políticas internas, LGPD e requisitos regulatórios do setor de crédito.

• Definir e disseminar boas práticas de engenharia de ML: code review, documentação, padrões de arquitetura e mentoria técnica do time.

• Contribuir com decisões de arquitetura e com a evolução do roadmap técnico da área.

Conhecimentos técnicos essenciais:

• Python em nível avançado, com boas práticas de engenharia (testes, tipagem, empacotamento, code review).

• SQL avançado e experiência com processamento distribuído (Spark, PySpark ou equivalente).

• Cloud (AWS, GCP ou Azure), com foco em serviços de dados e ML.

• Containers e orquestração: Docker e Kubernetes.

• Orquestração de pipelines: Airflow, Kubeflow, Dagster, Step Functions ou similares.

• Ferramentas de MLOps: MLflow, SageMaker, Vertex AI, Databricks, Feast ou equivalentes.

• Infraestrutura como código (Terraform) e práticas de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins).

• Fundamentos de machine learning suficientes para dialogar com Ciência de Dados: métricas de avaliação, validação, causas de degradação de modelos.

• APIs e serviços de inferência: FastAPI, gRPC, filas e streaming (Kafka, Kinesis).

• Monitoramento e observabilidade: Prometheus, Grafana, Datadog, Evidently ou similares.
• Experiência sólida em engenharia de software e/ou engenharia de machine learning, com histórico comprovado de modelos em produção.
• Vivência em ambientes de alto volume de dados e requisitos de disponibilidade.

Competências comportamentais:

• Autonomia e capacidade de conduzir problemas ambíguos até uma solução clara.

• Comunicação eficaz com públicos técnicos e não técnicos.

• Postura colaborativa e disposição para compartilhar conhecimento e desenvolver pessoas.

• Pragmatismo: equilíbrio entre rigor técnico e entrega de valor.

Será um diferencial: 

• Experiência no setor financeiro, de crédito, risco ou prevenção a fraudes.

• Vivência com modelos regulados e requisitos de explicabilidade e auditoria.

• Experiência com LLMs e GenAI em produção: RAG, avaliação, guardrails e otimização de custo de inferência.

• Contribuições para projetos open source, publicações técnicas ou palestras.

• Experiência com otimização de inferência (quantização, ONNX, Triton) ou processamento em streaming.

• Inglês ou espanhol para colaboração com times globais.

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