Data Engineer Junior

Como Data Engineer Junior na Creditas, suas responsabilidades incluem projetar, construir e manter pipelines de dados e sistemas de banco de dados escaláveis. Você utilizará ferramentas como Spark e AWS para gerenciar soluções e automatizar processos, garantindo a conformidade com as políticas de governança de dados. A colaboração com a equipe e o compromisso com a qualidade são essenciais nesse papel.

Para se candidatar ao cargo de Data Engineer Junior na Creditas, você deve ter conhecimento básico em programação Python e SQL, além de interesse na área de Dados. Noções de sistemas distribuídos e compromisso com a qualidade são também desejáveis. Experiência com Docker, Airflow e serviços AWS é considerada um diferencial.

O processo seletivo para Data Engineer Junior na Creditas começa com a candidatura online, seguida por uma conversa inicial com o time de Talent Acquisition e uma avaliação técnica com desenvolvedores da equipe. Finalmente, você terá uma conversa com seu futuro líder. Observamos todos os perfis com atenção e enviamos feedbacks seguidos de instruções por e-mail para a melhor experiência possível.

Os Data Engineers Junior da Creditas desfrutam de uma variedade de benefícios, incluindo vale-refeição, plano de saúde, seguro de vida, e programas de bem-estar como Wellz e Wellhub. Temos um ambiente flexível com modelo de trabalho presencial, remoto ou híbrido, além de políticas de inclusão e diversidade.

A cultura da Creditas é inclusiva e valoriza a diversidade entre os colaboradores. Buscamos promover um ambiente onde todos se sintam acolhidos e tenham oportunidades iguais de crescimento. Queremos que nossos Data Engineers Junior tragam novas perspectivas e contribuam para a resolução criativa de problemas.

O time de Product Technology na Creditas é responsável por escalar nossos negócios e otimizar processos, usando tecnologia desenvolvida internamente para entregar a melhor experiência aos nossos clientes. Os Data Engineers Junior têm um papel crucial nesse cenário, ajudando a criar soluções inovadoras e eficazes.

A Creditas oferece várias oportunidades de desenvolvimento contínuo aos Data Engineers Juniors, incluindo uma Universidade Corporativa e acesso a programas de educação financeira. Promovemos um ambiente de aprendizado onde todos podem crescer e se aprimorar, sempre apoiando a inovação e a melhoria contínua.

Para garantir a qualidade dos dados em um pipeline, é fundamental estabelecer padrões claros de dados e realizar validações regulares. Você pode implementar testes unitários e de integração para detectar erros rapidamente e utilizar ferramentas como Airflow para monitorar a consistência e a performance do pipeline.

Sistemas de dados em batch processam grandes volumes de dados em intervalos específicos, enquanto sistemas em tempo real lidam com dados à medida que são gerados. A escolha entre eles depende dos requisitos do negócio: se a análise rápida e em tempo real é necessária, sistemas em tempo real são preferíveis.

Minha experiência com Python se concentra em sua utilização para manipulação de dados e automação de processos. Eu utilizaria bibliotecas como Pandas para análise de dados e APIs como boto3 para interagir com serviços AWS, garantindo um fluxo de trabalho eficiente durante o processamento do pipeline.

Para lidar com um problema de performance em um banco de dados, eu começaria monitorando as consultas e identificando gargalos através de logs de desempenho. Em seguida, investigaria opções como otimização de consultas, indexação e ajuste da infraestrutura para melhorar a eficiência e a velocidade.

CI/CD, ou Integração Contínua e Entrega Contínua, são práticas que permitem a automação do desenvolvimento de software. Na engenharia de dados, são utilizados para automatizar testes e implantação de pipelines, garantindo que as atualizações sejam realizadas de forma segura e rápida, contribuindo para a consistência do ambiente de dados.

Eu implementaria um pipeline de dados na AWS utilizando serviços como AWS S3 para armazenamento de dados, AWS Glue para transformação e AWS Redshift para análises. Essa abordagem escalável permite integrar e processar dados de várias fontes de forma eficiente.

Minha abordagem para trabalhar com dados desatualizados inclui a identificação da origem do problema e o desenvolvimento de processos para a atualização regular desses dados. Criar notificações e alertas pode ajudar a gerenciar a integridade dos dados em tempo real, garantindo que as informações sejam precisas e atuais.

A experiência em sistemas distribuídos é crucial, pois fornece uma compreensão sobre como gerenciar a escalabilidade e a resiliência dos dados. Isso me ajuda a projetar soluções que possam lidar com a carga de trabalho de várias fontes simultaneamente e a otimizar a comunicação e o armazenamento de dados entre sistemas.

Estou empolgado com a oportunidade de trabalhar na Creditas por causa do seu foco em inovação no setor financeiro e no impacto positivo que vocês têm na vida das pessoas. Acredito que meu entusiasmo por dados e meu desejo de crescer em um ambiente diversificado e inclusivo se alinham perfeitamente com os valores da empresa.

A análise de dados desempenha um papel vital nos negócios modernos ao permitir que as empresas tomem decisões informadas baseadas em insights. Facilita a identificação de tendências e a otimização de processos, essencial para a competitividade no mercado atual. É uma habilidade crítica que não deve ser subestimada.