Data Engineer Manager

Visa se destaca como líder global en pagos y tecnología, asegurando que más de 259 mil millones de transacciones se realicen de manera segura entre consumidores, comerciantes, instituciones financieras y entidades gubernamentales en más de 200 países y territorios cada año. Nuestra misión: conectar al mundo a través de la red de pagos más innovadora, conveniente, confiable y segura. ¿Nuestro propósito? Elevar a todos, en todas partes, siendo la mejor forma de pagar y recibir pagos.

Haz un impacto con un líder de la industria orientado a un propósito. Únete a nosotros hoy y experimenta la Vida en Visa.

Visa Consulting and Analytics (VCA), la división de consultoría de Visa, consiste en un equipo global de expertos en la industria en estrategia, marketing, operaciones, riesgo y consultoría económica. Con décadas de experiencia en la industria de pagos, nuestro equipo de VCA ofrece:

• Servicios de consultoría personalizados para abordar objetivos y estrategias comerciales específicos de nuestros clientes.
• Información comercial y económica que influye en las decisiones relacionadas con las operaciones comerciales y las inversiones.
• Soluciones digitales de autoservicio para impulsar el rendimiento en gestión de productos, marketing y operaciones.
• Provenientes estrategias de marketing basadas en datos para mejorar el ROI de los clientes.

El equipo de MLOps bajo Data Science LAC es un grupo multidisciplinario encargado de diseñar infraestructuras de datos robustas, desarrollar soluciones innovadoras de machine learning, imponer estándares de gobernanza de datos y alinear proyectos con objetivos comerciales para impulsar el valor y los ingresos de VCA LAC.

El candidato ideal para las Soluciones de Machine Learning dentro de MLOps es un profesional talentoso capaz de desarrollar soluciones de datos de última generación y mejorar las existentes para abordar problemas comerciales complejos.

Esta es una posición híbrida, que permite a los empleados alternar entre trabajo remoto y asistencia a la oficina. Se espera que los empleados en roles híbridos trabajen desde la oficina 2-3 días establecidos a la semana (según lo determine el liderazgo/sitio) con una recomendación general de estar en la oficina al menos el 50% del tiempo según las necesidades comerciales.

Calificaciones Básicas:

• Más de 5 años de experiencia laboral relevante con una Licenciatura o más de 2 años de experiencia laboral con un título avanzado (por ejemplo, Maestría, MBA, JD, MD) o 0 años de experiencia laboral con un PhD.

Calificaciones Preferidas:

• Al menos 5 años de experiencia como Ingeniero de Datos o Científico de Datos con herramientas de código abierto.
• Licenciatura requerida; MBA u otra maestría relevante preferida (por ejemplo, ingeniería, ciencias de la computación, ingeniería informática, matemáticas aplicadas o campos relacionados).
• Experiencia en banca minorista, pagos, servicios financieros y/o industrias tecnológicas es una ventaja.
• El interés fuerte en el futuro de los pagos es esencial.
• Competencia técnica con scripting en shell y sistemas Linux es requerida.
• Experiencia con la canalización CI/CD usando Azure DevOps, GitHub actions, Jenkins o Airflow.
• Competencia en Spark, Python y SQL para gestionar datos en plataformas distribuidas.
• Familiaridad con aplicaciones basadas en Linux/Unix/Contenedores como Docker, Kubernetes o entornos de Microservicios es beneficiosa.
• Experiencia con herramientas de visualización de datos e inteligencia empresarial como Tableau, PowerBI, Microstrategy o Excel.
• Experiencia demostrada utilizando herramientas, bibliotecas y plataformas de código abierto.
• Competencia con git para el control de versiones y colaboración en código utilizando ramas y solicitudes de extracción.
• Pasión por la automatización y los datos, con capacidad para ofrecer trabajo de alta calidad.
• Experiencia trabajando en un equipo Agile/Scrum.
• Fluidez en inglés/español (hablado/escrito). Portugués es una ventaja.

Visa es un Empleador de Igualdad de Oportunidades de Empleo (EEO). Los solicitantes calificados recibirán consideración para empleo sin distinción de raza, color, religión, sexo, origen nacional, orientación sexual,