Principal Data Engineer

Creditas, пионерская цифровая платформа в Латинской Америке, посвящена улучшению жизни через три основных экосистемы: автомобильная, недвижимость и корпоративные преимущества. С момента своего создания в 2012 году, Creditas была в авангарде предоставления обширного спектра продуктов и услуг, включая финтех-решения, цифровые страховки и потребительские решения, обеспечиваемые нашей собственной технологией для предложения отличительного опыта нашим клиентам. Наш обширный портфель включает ипотечные кредиты, финансирование автомобилей и зарплатные кредиты, предлагая интегрированные финансовые решения и опции рефинансирования.

В секторе цифрового страхования мы стоим как крупнейший независимый брокер Бразилии, предлагая автомобильное, жилищное и корпоративное страхование в сотрудничестве с более чем 17 операторами. Имея более чем 2500 сотрудников в офисах в Сан-Паулу, Валенсии (Испания) и Мехико, Creditas привлекла более 829 миллионов долларов США от международных венчурных капиталов и была признана KPMG, Business Insider и Glassdoor одним из самых многообещающих финтехов в мире.

В Creditas технологии являются движущей силой за нашей масштабируемостью бизнеса, оптимизацией процессов, сокращением затрат и предоставлением первоклассного опыта для прокладывания пути новым достижениям наших клиентов. С технологией, разработанной полностью внутри, мы работаем со всеми языками программирования рынка и процветаем на вызовах и решении проблем. Если технологии подпитывают ваш интерес и ваша страсть – делать разницу, присоединяйтесь к нам в этом замечательном путешествии!

В роли главного инженера по данным вы будете играть ключевую роль в разработке и поддержании нашей инфраструктуры данных, обеспечивая эффективную обработку и хранение данных в больших масштабах, поддерживая создание платформы данных Creditas. Вы будете:

• Проектировать, строить и поддерживать масштабируемые и надежные потоки данных и системы баз данных.
• Управлять решениями и автоматизировать процессы с использованием таких инструментов, как Spark, AirFlow, Redash, EMR и Redshift, обеспечивая соблюдение политик управления данными.
• Разрабатывать масштабируемые решения для обработки данных на AWS, внедрять процессы CI/CD для этих решений и использовать инструмент