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A Allstate oferece produtos de seguros e proteção para residências, automóveis, dispositivos e identidade. Seu trabalho se concentra em ajudar os clientes a gerenciar riscos, proteger suas finanças e lidar com acontecimentos inesperados com mais confiança. A empresa também destaca o envolvimento com a comunidade e a sustentabilidade como parte de sua abordagem mais ampla para atender aos clientes e contribuir para um impacto social positivo.

Engenheiro(a) de Dados Remoto(a) – Dados de Risco (Illinois)

Desenvolva pipelines governados de dados de risco e produtos analíticos para a Allstate. Transforme dados de risco fragmentados em conjuntos de dados confiáveis, dashboards e recursos prontos para IA.

Descrição

  • Projetar e manter produtos confiáveis de dados de risco e pipelines escaláveis em lote e streaming com tecnologias nativas da nuvem.
  • Integrar dados de risco, controles, fornecedores, operações e fontes externas em conjuntos de dados governados, prontos para análise.
  • Criar e aprimorar fluxos de trabalho ETL/ELT para ingestão, transformação, validação, reconciliação e entrega automatizadas.
  • Gerenciar cargas de processamento de dados em ambientes modernos de data lake e lakehouse, incluindo Microsoft Fabric e OneLake.
  • Estabelecer práticas de qualidade de dados, monitoramento, linhagem e reconciliação.
  • Produzir conjuntos de dados curados e resultados analíticos para relatórios, dashboards de liderança, análise de tendências, detecção de riscos e suporte à tomada de decisões.
  • Aprimorar arquiteturas de dados, esquemas e padrões de processamento para melhorar escalabilidade, desempenho, resiliência e eficiência de custos.
  • Criar frameworks reutilizáveis, padrões de engenharia, pipelines de CI/CD, testes automatizados e monitoramento operacional.
  • Colaborar com as equipes de analytics, produto, risco, governança, segurança e conformidade em definições, métricas, padrões de qualidade e acesso seguro.
  • Contribuir para entregas Ágeis por meio do planejamento de sprints, refinamento do backlog, revisões de design e melhoria contínua.

Requisitos

  • Pelo menos quatro anos de experiência como Engenheiro(a) de Dados ou em função comparável, apoiando pipelines e produtos de dados de nível produtivo.
  • Experiência prática usando Apache Spark para processamento e transformação de dados em grande escala.
  • Domínio sólido de Python, SQL e práticas modernas de engenharia de dados.
  • Experiência desenvolvendo soluções ETL/ELT em plataformas de dados em nuvem, data lake, lakehouse ou analytics.
  • Experiência projetando e otimizando modelos analíticos para relatórios, dashboards, insights operacionais e analytics avançado.
  • Conhecimento sólido de qualidade de dados, validação, monitoramento, reconciliação e suporte à produção.
  • Experiência com CI/CD, controle de versão, testes automatizados e conceitos de infraestrutura como código.
  • Capacidade de investigar problemas complexos de qualidade de dados, desempenho e integração em várias fontes.
  • Excelentes habilidades de comunicação escrita e verbal.
  • Experiência com Microsoft Fabric, OneLake ou plataforma moderna de analytics comparável é preferencial.
  • Experiência com dados de risco, controles, conformidade, auditoria, governança ou regulamentação.
  • Experiência desenvolvendo soluções de processamento em tempo real, quase em tempo real ou orientadas a eventos.
  • Familiaridade com governança de dados, gerenciamento de metadados, linhagem, controles de acesso e frameworks corporativos de qualidade de dados.
  • Experiência usando ferramentas de orquestração e gerenciamento de fluxos de trabalho para pipelines de dados.
  • Experiência apoiando relatórios operacionais, dashboards executivos, análise de tendências, analytics avançado ou iniciativas de machine learning.
  • A conclusão bem-sucedida de uma investigação de antecedentes é obrigatória.
  • Serviço de internet confiável com velocidades mínimas de 50 MB de download e 5 MB de upload.
  • Um espaço de trabalho privado e exclusivo, com mesa e assento adequados, livre de distrações.
  • A Allstate geralmente não patrocina vistos de trabalho para esta posição.

Benefícios

  • Pacote de equipamentos de tecnologia, incluindo laptop, monitores, headset, teclado e mouse.
  • Reembolso mensal de conectividade para funcionários elegíveis a trabalhar de casa.

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