Brasilien
C6 Bank
Experian
Tech Lead Specialist
Brasilien
São Paulo, São Paulo, Brasilien
JavaSQLPostgreSQLAWSDockerKubernetes
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Unternehmensbeschreibung
Experian ist ein globales Daten- und Technologieunternehmen, das Chancen für Menschen und Unternehmen auf der ganzen Welt schafft. Wir sind in verschiedenen Märkten tätig, darunter Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Automobilindustrie, Agrarwirtschaft, Versicherungen und andere. Experian investiert in Menschen und fortschrittliche neue Technologien, um die Kraft von Daten freizusetzen. Wir beschäftigen 25.200 Mitarbeiter in 32 Ländern.
Unsere Einzigartigkeit liegt in der Wertschätzung Ihrer Einzigartigkeit. Die menschenzentrierte, integrative und zielorientierte Kultur von Experian wurde mit zahlreichen Auszeichnungen gewürdigt – darunter World’s Best Workplaces™ 2025 (Top 25 global von Fortune) und Great Place To Work™ in 26 Ländern. Entdecken Sie Experian Life in den sozialen Medien oder erkunden Sie unsere Karriereseite, um zu verstehen, warum. Experian ist auch stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit und affirmative Maßnahmen fördert.
Stellenbeschreibung
Stellenbeschreibung
Stellenbeschreibung
Qualifikationen
Qualifikationen
TechLead
Java
SpringBoot
Microservices
AWS
AI Native
Erfahren Sie hier, wie es ist, für Experian zu arbeiten
Beschäftigungsstatus: Regulär
Art der Rolle: Homeoffice
Abteilung: Technologie
Arbeitszeit: Vollzeit
Zusätzliche Informationen
Wir entwickeln unsere Geschäftseinheit von einem Modell, das auf isolierte Produkte ausgerichtet ist, zu einer Architektur wiederverwendbarer Plattformen und Komponenten weiter, die kritische Lösungen für große Banken, Genossenschaften und Unternehmen verschiedener Branchen unterstützt.
In diesem Zusammenhang suchen wir eine/n Tech Lead Specialist als technische Referenzperson für ein Softwareentwicklungs-Squad. Diese Person hat die Autonomie, technische Implementierungen zu entscheiden und zu priorisieren, die in den Downstream fließen, und ist dafür verantwortlich, die Voraussetzungen für die Leistung des Squads zu schaffen: mit Qualität, Vorhersagbarkeit und Autonomie bei den eigenen Lieferungen.
Wir suchen ein KI-natives Profil – jemanden, der künstliche Intelligenz bereits in seinem täglichen Ingenieurwesen nutzt, diese Techniken im Entwicklungszyklus des Squads anwendet und das Team befähigt, dasselbe zu tun, mit realen Produktivitätssteigerungen, ohne Kompromisse bei Qualität und Sicherheit einzugehen.
Serasa Experian ist viel mehr, als Sie denken. Mit dem Ziel, eine bessere Zukunft zu schaffen und Chancen für Menschen und Unternehmen zu erweitern, sind wir in Brasilien über 4 Tausend Menschen, die in verschiedenen Teams und Spezialisierungen arbeiten. Hier ergänzt sich jedes Wissen und jede Vielfalt, und Sie können an dem arbeiten, was Sie am meisten lieben. Wir sind bestrebt, eine inklusive Kultur und ein Umfeld zu schaffen, in dem Menschen ihre Karriere mit ihren persönlichen Verpflichtungen und Interessen in Einklang bringen können, wobei das Wohlbefinden im Vordergrund steht.
Wir bemühen uns sehr, eines der besten und innovativsten Unternehmen des Landes zu sein, das unglaubliche Erfahrungen und Karrieren für unsere Mitarbeiter ermöglicht. Unser starker Fokus auf den Menschen wird extern durch verschiedene Marktzertifizierungen anerkannt: Wir wurden von Great Place To Work™ in 24 Ländern und mit der internationalen Zertifizierung Top Employers ausgezeichnet, außerdem wurden wir als eines der besten Unternehmen für junge Berufstätige anerkannt und haben eine Bewertung von 4,6 auf Glassdoor. Jede Anerkennung zeigt uns, dass wir auf dem richtigen Weg sind, ein immer besseres Arbeitsumfeld für unsere Talente zu schaffen.
Experian Careers - Gemeinsam eine bessere Zukunft gestalten
Hauptverantwortlichkeiten
- Technische Referenzperson für das Squad und den Anforderungsfluss sein: technische Sichtung, Unterstützung des Teams, Standards und Qualität;
- Die technische Kohärenz der vom Squad gelieferten Ergebnisse wahren – Standards, Qualität, Sicherheit und Wartbarkeit;
- Die technische Autonomie des Teams fördern: dokumentieren, delegieren und Kriterien schaffen, damit das Team gute Entscheidungen treffen kann, ohne von Ihnen abhängig zu sein;
- Sicherstellen, dass lokale Entscheidungen die Architektur und Plattform respektieren – oder diese bewusst mit technischer Begründung herausfordern;
- Technische Risiken und Optionen frühzeitig dem Tech Manager und PM aufzeigen, bevor sie zu Problemen werden;
- Die Einführung von KI im Squad leiten: Techniken des KI-gestützten Engineerings kennen, anwenden und das Team schulen;
- An der Beobachtbarkeit und Überwachung der Dienste mitwirken, minimale Instrumentierung (Logs, Metriken und Traces) und umsetzbare Alarme sicherstellen;
- Ihren Unmut über leistungsschwache Prozesse kanalisieren, um effektive Änderungen im Team und im Unternehmen zu fördern.
Wie der Alltag aussehen wird
- Technische Diskussionen leiten, die Implementierung anleiten und den Engineering-Standard des Teams im täglichen Betrieb verbessern;
- PRs mit Fokus auf Risiko, Qualität und Wartbarkeit überprüfen – und das Team schulen, um die Abhängigkeit von Ihnen zu reduzieren;
- Technische Lücken im Team identifizieren und einen praktischen Entwicklungsplan durchführen: Mentoring, Pairing und Lernroutinen;
- Postmortems durchführen und einen Plan für präventive Maßnahmen mit definierten Verantwortlichen und Fristen erstellen;
- Technische Anforderungen des Squads mit Partnerbereichen verbinden: Produkt, Infrastruktur, SRE, Daten und Architektur;
- Risiken, technische Prioritäten und Teamentwicklung kontinuierlich mit dem Tech Manager und PM des Squads abstimmen;
- Mit der Architektur über systemische Auswirkungen (Integration, Daten, Sicherheit, Skalierbarkeit) diskutieren und das Feedback aus dem Betrieb in die Weiterentwicklung der Plattform einbringen;
- Konsistenz von Standards, Integration und Wiederverwendung in Zusammenarbeit mit anderen Tech Leads aufrechterhalten;
- An den Zeremonien und Diskussionen des Teams teilnehmen, bei Entscheidungen und Konfliktlösungen unterstützen.
Erwartete Ergebnisse
- Reduzierung von Deploy-bedingten Vorfällen und der Wiederholung desselben Fehlertyps;
- Erhöhung der Qualität: weniger Nacharbeit, geringere Rollback-Rate und weniger Bug-Leakage;
- Verbesserung der technischen Gesundheit: kontrollierte technische Schulden mit kontinuierlichem Plan und Ausführung;
- Konsistente Beobachtbarkeit: Dienste mit minimalen Dashboards und Alarmen sowie definierten SLOs, wo zutreffend;
- Team-Entwicklung: geringere Abhängigkeit des Tech Leads von täglichen Entscheidungen, mit mehr gut getroffenen Entscheidungen durch die Gruppe;
- Einhaltung von Plattformstandards: wiederverwendete Bausteine und vorhersagbarere Integrationen;
- Messbare Produktivitätssteigerung durch die Einführung von KI im Entwicklungszyklus.
Qualifikationen und Anforderungen
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Softwarearchitektur: Erfahrung in der Softwareentwicklung, sei es im backend, frontend oder Datenbereich;
- Beherrschung von Programmiersprachen: Java 17+ mit Spring Framework (Spring Boot, Spring Data, Spring Batch) und Microservice-Architektur API REST;
- GenAI angewendet auf Produkte;
- Versionskontrolle: Erfahrung mit Git;
- Datenbanken: Kenntnisse in relationalen Datenbanken (SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL) und NoSQL-Datenbanken (MongoDB);
- Agile Methoden: fundierte Erfahrung in agilen Methoden und technischem Refinement;
- Cloud-Architektur: Erfahrung mit Cloud-Architektur (vorzugsweise AWS), einschließlich Praktiken zur Nutzung von Queues und Storage;
- Containerisierung: Erfahrung mit Docker und Kubernetes;
- Unit-Tests: Erfahrung mit JUnit und Mockito;
- CI/CD Pipeline: Erfahrung mit Jenkins;
- Monitoring: Erfahrung mit Tools wie Grafana, Kibana und DataDog;
- KI-natives Profil: täglicher Einsatz von KI-Assistenten, Skills und Agenten für Code, Tests und Dokumentation, mit der Fähigkeit, diese Praktiken im Team zu verbreiten;
- Autonomie und kritisches Denken: Fähigkeit, unter Unsicherheit zu entscheiden, Trade-offs zu erläutern und die Ergebnisse technischer Entscheidungen zu verantworten;
- Wünschenswert: Erfahrung in Clean Architecture;
- Wünschenswert: Domain-Driven Design, Aufbau wiederverwendbarer Komponenten.
- Wünschenswert: Fortgeschrittenes Englisch
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