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Open nowPosted 25 days ago

Tech Lead de Engenharia de Dados Sênior | Recuperação PF

Gupy (Portal de Vagas)74,621 open roles

Where
São Paulo, Brazil
Work mode
Hybrid
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From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowTech Lead de Engenharia de Dados Sênior | Recuperação PFGupy (Portal de Vagas) · São Paulo, Brazil

  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on Gupy (Portal de Vagas)'s own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

7.8% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market.

Share of postings closed within
  1. 1.7%1 day
  2. 3.5%3 days
  3. 7.8%7 days
  4. 14.6%14 days
  5. 34.1%30 days
This job: posted 25 days ago

The posting

O Itaú é a marca mais valiosa do Brasil, a melhor empresa para trabalhar segundo o Great Place to Work e o maior banco da América Latina. Nós impactamos diariamente mais de 98 milhões de clientes em 18 países.Somos feitos de pessoas e acreditamos que ter um time com pluralidade de origens, culturas, crenças, experiências, raças, deficiências, gêneros, orientações afetivo-sexuais e gerações ampliam as perspectivas e contribuem para um clima de respeito e valorização das diferenças.Responsabilidades e atribuiçõesEstamos em busca de uma pessoa para integrar nosso time na posição de Analista de Engenharia de Dados Sênior, atuando em uma frente estratégica responsável pela operacionalização de modelos analíticos e soluções baseadas em dados. Essa pessoa terá papel fundamental na construção de arquiteturas robustas, desenvolvimento de pipelines escaláveis e implantação de modelos em produção, trabalhando em parceria com Cientistas de Dados, stakeholders de negócio e equipes multidisciplinares.Buscamos um perfil com forte experiência em Engenharia de Dados, visão de arquitetura, capacidade de liderança técnica e atuação hands-on. O profissional será responsável por transformar modelos desenvolvidos pelo time de Ciência de Dados em soluções produtivas, escaláveis e sustentáveis para o negócio.Principais desafios da posiçãoTransformar modelos desenvolvidos por Cientistas de Dados em soluções produtivas e escaláveis.Atuar em um time enxuto, combinando visão estratégica e forte execução técnica.Construir e sustentar pipelines responsáveis pelo consumo, processamento e disponibilização de dados para produtos analíticos.Garantir eficiência operacional, governança e confiabilidade das soluções implementadas.Apoiar a evolução da arquitetura de dados e a adoção de práticas modernas relacionadas a Machine Learning e Inteligência Artificial.Contribuir com iniciativas de FinOps e otimização de custos em ambiente cloud.Requisitos e qualificaçõesExperiência sólida em Engenharia de Dados.Domínio de Python.Experiência com PySpark e processamento distribuído de dados.Conhecimento em arquitetura e modelagem de dados.Experiência no desenvolvimento e sustentação de pipelines de dados.Vivência em ambientes Cloud (AWS, Azure ou GCP).Experiência com desenho de soluções e definição arquitetural.Conhecimento em operacionalização e monitoramento de modelos em produção.Experiência trabalhando próximo a times de Ciência de Dados e iniciativas de Machine Learning.Capacidade de atuar como referência técnica e liderar discussões de arquitetura.Boa comunicação para interação com times técnicos e áreas de negócio.DiferenciaisExperiência com AWS Glue.Conhecimento em práticas de MLOps.Vivência com implantação e monitoramento de modelos de Machine Learning em produção.Experiência prévia em projetos de Ciência de Dados ou Analytics Avançado.Conhecimento em observabilidade, governança e monitoramento de plataformas de dados.Vivência com FinOps e otimização de custos em ambientes cloud.Informações adicionaisAo se tornar um ituber você tem_ Vale-TransporteVale-Refeição (Restaurantes) / Vale-Alimentação (Supermercados)Plano médico (Fundação Saúde Itaú ou Central Nacional Unimed)Plano odontológico (Odontoprev ou Interodonto)Seguro de VidaPLR – Participação nos Lucros e Resultados (Mediante resultados do banco)Previdência privadaDescontos exclusivos em nossos produtos financeirosLicença maternidade e paternidade estendidaAuxílio Creche / Babá (para papais e mamães)Incentivo a estudosWellhub ou TotalPassAcesso aos Clubes de Lazer Itaú (Guarapiranga / Itanhaém e São Sebastião)+ Algumas vantagens que você pode conhecer durante o processo 😊 Conheça mais sobre nossa cultura: https://www.itau.com.br/relacoes-com-investidores/noticias/cultura-itubers-e-nosso-novo-conjunto-de-valores/ *Estimulamos candidaturas de pessoas com deficiência em todas as nossas posições, sendo assim, sinta-se à vontade para se candidatar em vagas sinalizadas como exclusivas ou não para pessoas com deficiência. Somos comprometidos com a inclusão e valorizamos a diversidade. #VemProItaú #VemSerItuber

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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against Gupy (Portal de Vagas)'s own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.

  3. We apply on Gupy (Portal de Vagas)'s form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.

  4. Every reply, sorted

    Gupy (Portal de Vagas)'s answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.

  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

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By hand5–10
With CV Rocket100
applications a day

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Before you press

Straight answers

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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