Citi
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A Citi é uma empresa global de serviços bancários e financeiros que atende consumidores, corporações, governos e instituições. Sua oferta abrange banco de varejo, cartões de crédito, gestão de patrimônio, banco corporativo e banco de investimento, apoiados por operações em mais de 100 países. Como uma grande organização financeira internacional, a Citi reúne equipes que atuam nos setores bancário, de serviços financeiros e de tecnologia financeira.

Engenheiro de Big Data – Python, PySpark e Databricks | Citi | Pune híbrido

Desenvolva e dê suporte a pipelines de dados em grande escala com Python, PySpark e Databricks para a infraestrutura global de dados financeiros do Citi. Trabalhe com Hadoop, Tableau, Linux e a entrega de soluções de analytics corporativo.

Descrição

  • Desenvolver e manter pipelines escaláveis em Python e PySpark que processem dados estruturados e não estruturados em plataformas distribuídas
  • Projetar e aprimorar fluxos de trabalho baseados em Hadoop, incluindo HDFS e Hive, para fornecer dados confiáveis para relatórios e análises
  • Preparar avaliações de viabilidade, estimativas de entrega e planos técnicos para iniciativas de engenharia de dados em diferentes áreas de negócio
  • Gerenciar o ciclo de vida das aplicações de dados, desde a análise e o projeto até os testes, a implantação e o suporte à produção
  • Colaborar com as equipes de analytics e relatórios para desenvolver painéis no Tableau e transformar dados de origem em insights úteis para o negócio
  • Administrar e solucionar problemas em processos de dados baseados em Linux para manter a estabilidade, o desempenho e a continuidade operacional dos sistemas
  • Avaliar os riscos de entrega e alinhar as soluções de engenharia de dados aos requisitos de segurança, governança e conformidade

Requisitos

  • Ter de 5 a 8 anos de experiência em engenharia de dados, desenvolvimento de big data ou desenvolvimento de aplicações de software com foco em plataformas de dados de grande escala
  • Demonstrar experiência prática em desenvolvimento com Python e PySpark para ingestão, transformação e orquestração de pipelines em grande escala
  • Ter conhecimento especializado em ETL, Oracle Database e SQL
  • Ter conhecimento prático de Databricks
  • Compreender tecnologias do ecossistema Hadoop, como HDFS, Hive e operações de cluster, incluindo familiaridade com o armazenamento Ozone
  • Trabalhar com eficiência em ambientes Linux usando scripts, agendamento de jobs e gerenciamento de processos
  • Ter experiência na criação ou no suporte a painéis e relatórios do Tableau
  • Ter familiaridade com o RStudio para análise estatística ou exploração de dados em contextos de engenharia de dados
  • Ter conhecimento profundo de modelos de linguagem de grande escala, incluindo OpenAI, Gemini, Claude, Llama e modelos locais ou de código aberto
  • Ter bacharelado ou experiência equivalente em uma área técnica relevante
  • Ter experiência gerenciando e entregando projetos bem-sucedidos
  • Compreender técnicas e métodos de consultoria e gerenciamento de projetos
  • Ser capaz de trabalhar sob pressão, cumprir prazos e se adaptar a mudanças inesperadas nos requisitos ou nas expectativas
  • Ter experiência com plataformas de dados nativas da nuvem ou com a migração de cargas de trabalho de ambientes Hadoop locais para plataformas de dados modernas
  • Compreender estruturas de governança de dados, gerenciamento de metadados ou qualidade de dados usadas em ambientes de grande escala
  • Ter familiaridade com métodos de consultoria ou gerenciamento de projetos usados na entrega de tecnologia

Benefícios

  • Modelo híbrido com dois dias no escritório e três dias de trabalho remoto
  • Recursos contínuos de aprendizagem e desenvolvimento profissional
  • Autonomia para tomar decisões técnicas com supervisão direta limitada, incluindo oportunidades de atuar como especialista para stakeholders seniores
  • Oportunidades definidas de progressão profissional na organização global de tecnologia do Citi
  • Suporte ao bem-estar financeiro e benefícios alinhados à localização e ao nível

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