73 Strings
73 Strings
A 73 Strings é uma empresa global de fintech que desenvolve tecnologia de inteligência aumentada para a análise, a avaliação e o monitoramento de ativos ilíquidos. Sua plataforma reúne extração de dados, monitoramento de portfólios e fluxos de trabalho de avaliação para ajudar gestores de ativos alternativos a transformar dados financeiros complexos em insights oportunos e acionáveis. A empresa atende organizações de private equity, venture capital, crédito privado e infraestrutura, apoiando processos de avaliação mais eficientes e bem fundamentados por meio de análises orientadas por inteligência artificial.

Engenheiro(a) de Dados Sênior na 73 Strings — Híbrido, Índia

Lidere pipelines seguros de dados em lote e streaming para a plataforma de avaliação de capital privado da 73 Strings. Trabalhe com Azure, Databricks, Snowflake e infraestrutura de CI/CD.

Descrição

  • Desenvolver e operar pipelines, integrações e sistemas de data warehouse que apoiem avaliação e monitoramento
  • Assumir a responsabilidade pelos fluxos de dados de produção, desde a captura na origem até a transformação, reconciliação e entrega aos clientes
  • Gerenciar fluxos de trabalho baseados no GitHub com testes automatizados e integração e implantação contínuas
  • Contribuir para a evolução da arquitetura da plataforma nas camadas de ingestão, processamento e entrega
  • Criar e operar pipelines em lote e streaming usando bancos de dados, APIs, fluxos de eventos e dados semiestruturados
  • Implementar captura de alterações e carregamento incremental com suporte a ordenação, exclusões, replay e dimensões que mudam lentamente
  • Desenvolver conjuntos de dados em arquitetura medallion e modelos dimensionais no Snowflake, Microsoft SQL Server e Databricks
  • Aplicar contratos de dados, verificações de reconciliação e quarentena em nível de linha antes da publicação dos dados
  • Assumir os processos de GitHub e CI/CD das cargas de trabalho de dados, incluindo testes, revisão de código, promoção entre ambientes e implantação de infraestrutura como código
  • Diagnosticar incidentes de dados em produção e transformar requisitos de produto, avaliação e clientes em pipelines operacionais confiáveis

Requisitos

  • Pelo menos 10 anos de experiência em engenharia de sistemas de dados em produção
  • Experiência avançada com Snowflake ou Databricks como plataforma principal, incluindo modelagem de dados, ajuste de desempenho e gerenciamento de custos
  • Proficiência em Python e SQL para desenvolver e testar pipelines
  • Experiência com captura de alterações e processamento de eventos, incluindo ordenação, replay e evolução de esquemas
  • Experiência prática com Azure, Databricks, ADLS e conectividade de rede privada
  • Experiência usando GitHub e CI/CD para cargas de trabalho de dados por meio do GitHub Actions ou plataforma equivalente
  • Conhecimento de qualidade de dados, reconciliação, monitoramento e resposta a incidentes de produção
  • Experiência na criação de plataformas de dados seguras e multilocatário, com isolamento de locatários, controles de acesso e proteção de dados
  • Diferencial: Databricks Lakeflow, Auto CDC, Declarative Automation Bundles e DQX, ou recursos comparáveis do Snowflake
  • Diferencial: Debezium, Kafka Connect ou Confluent Kafka
  • Diferencial: Apache Airflow ou orquestrador de fluxos de trabalho equivalente
  • Diferencial: Kafka ou Spark Structured Streaming, Apache Iceberg ou Delta Sharing, e dbt
  • Diferencial: experiência com dados de mercados privados, como avaliações, fundos, empresas do portfólio ou atividade de capital
  • Capacidade de trabalhar diretamente com equipes técnicas de clientes e colaborar com engenharia de campo, produto e outras partes interessadas

Benefícios

  • Um ambiente de trabalho acolhedor
  • Espaço para tomar iniciativa e liderar melhorias
  • Oportunidades contínuas de aprendizado profissional
  • Uma cultura de equipe colaborativa

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