TD
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A TD é um importante banco norte-americano que atende pessoas físicas, empresas e clientes institucionais por meio de serviços de banco pessoal e empresarial, seguros, gestão de patrimônio e valores mobiliários. Seu amplo modelo operacional oferece oportunidades de carreira nas áreas bancária e financeira, com funções em diferentes regiões e campos de especialização. A TD também destaca a sustentabilidade, a diversidade, a equidade, a inclusão e o impacto na comunidade, promovendo uma cultura de trabalho centrada no cuidado, no respeito e no desenvolvimento dos colaboradores.

Engenheiro(a) de Dados Sênior (Scala, Spark, Python) – TD, Toronto híbrido

Junte-se à TD Securities como engenheiro(a) de dados sênior, apoiando plataformas de risco de mercados de capitais. Desenvolva e mantenha sistemas de dados em tempo real e infraestrutura de analytics escaláveis com Scala, Python e Spark.

Descrição

  • Projetar sistemas distribuídos de processamento de dados com Scala, Python e Apache Spark
  • Desenvolver e otimizar pipelines Spark de processamento em lote e streaming em grande escala
  • Transformar as necessidades de dados de cientistas, analistas e partes interessadas em soluções eficazes
  • Manter sistemas de processamento em tempo real usando Scala, Spark, PySpark e Akka/Pekko
  • Criar e dar suporte a fluxos de trabalho ETL que transformam e integram dados de várias fontes
  • Dar suporte a plataformas de dados para Risco de Crédito, Risco de Crédito de Contraparte, XVA e Relatórios Regulatórios
  • Aplicar práticas de Databricks Unity Catalog, linhagem, classificação e governança de acesso
  • Usar FpML, modelagem de produtos financeiros e padrões de dados de referência de mercados de capitais
  • Proteger a qualidade, a confiabilidade e a integridade dos dados por meio de testes e monitoramento automatizados
  • Trabalhar em parceria com equipes de DevOps para implantar e operar pipelines de dados de CI/CD e baseados em nuvem
  • Melhorar o desempenho e a escalabilidade do Spark por meio da otimização e do ajuste de jobs
  • Contribuir para revisões de código e fortalecer as práticas de engenharia
  • Manter-se atualizado sobre a evolução das ferramentas e dos métodos de engenharia de dados
  • Comunicar-se com eficácia com colegas técnicos e não técnicos
  • Desenvolver parcerias sólidas entre as equipes de negócios e tecnologia para melhorar a produtividade e a eficácia operacional

Requisitos

  • Bacharelado ou mestrado em ciência da computação, engenharia ou área relacionada
  • Pelo menos cinco anos de experiência em engenharia de dados, especialmente com Python, Scala e Spark
  • Conhecimento sólido de data warehousing, modelagem de dados e práticas de ETL
  • Experiência prática com Azure ADLS, Azure Databricks e Dremio
  • Experiência prática com Hadoop, Kafka, Hive e HBase
  • Experiência prática usando Akka/Pekko para criar sistemas distribuídos
  • Conhecimento dos protocolos de comunicação REST e gRPC
  • Sólidos conhecimentos de SQL e experiência com bancos de dados relacionais e NoSQL
  • Experiência com GCP ou Azure e Docker ou Kubernetes será considerada um diferencial
  • Experiência com Apache Kafka ou Confluent será considerada um diferencial
  • Proficiência em C# para desenvolvimento de suplementos do Excel
  • Experiência na criação de pipelines de CI/CD e no uso de infraestrutura como código
  • Conhecimento de práticas de governança e segurança de dados
  • Familiaridade com fluxos de trabalho de machine learning e ciência de dados
  • Experiência com analytics em tempo real e arquiteturas orientadas a eventos
  • Grande capacidade de resolução de problemas e de trabalho independente e colaborativo
  • Boas habilidades de comunicação e experiência trabalhando entre diferentes funções
  • Capacidade comprovada de colaborar efetivamente com equipes globais
  • Experiência em ambientes dinâmicos, adaptando-se às prioridades do negócio
  • Conhecimento de precificação de derivativos e mercados de capitais será considerado um diferencial

Benefícios

  • Remuneração variável discricionária vinculada ao desempenho dos negócios e individual
  • Benefícios de saúde e bem-estar
  • Programas de poupança e aposentadoria
  • Folga remunerada
  • Benefícios e descontos bancários
  • Oportunidades de desenvolvimento de carreira
  • Programas de recompensa e reconhecimento
  • Conversas contínuas sobre desenvolvimento, treinamentos e acesso a uma plataforma de aprendizagem on-line
  • Programas de mentoria
  • Sessões de treinamento e integração
  • Adaptações no local de trabalho, como salas de reunião acessíveis e legendas para entrevistas virtuais

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