Estados Unidos
NEMEAN SOLUTIONS LLC
First Electronic Bank
Engenheiro de Software Sênior - Plataformas de IA e Dados
Estados Unidos
Salt Lake City, Utah, Estados Unidos
PythonSQLAWSGo
Tradução automática. Consulte o original.
Descrição
Na First Electronic Bank (FEB), somos movidos pelo propósito de tornar o crédito acessível aos americanos comuns e às suas empresas. Em parceria com algumas das empresas de tecnologia financeira mais inovadoras do país, oferecemos uma ampla gama de produtos de crédito e depósito para consumidores e empresas em âmbito nacional. Oferecendo contas de depósito e cartões de débito, linhas de crédito rotativo, cartões de crédito de marca própria, programas de financiamento parcelado e muito mais, a FEB se envolve com parceiros estratégicos e colaborativos, promovendo serviços e produtos para fornecer as soluções de financiamento comercial e ao consumidor mais benéficas.
Estamos projetando operações de autorrecuperação, decisões com velocidade de reflexo e automação inteligente com uma trilha de auditoria clara. Queremos sistemas que façam mais do que apenas apresentar informações: eles ajudam o banco a responder, recuperar e agir com controle.
Liderar de forma independente fluxos de trabalho de engenharia de dados de alto impacto, desde a definição do problema até resultados mensuráveis em produção. Construir pipelines confiáveis, modelos de dados confiáveis e fluxos de trabalho de IA governados, assumindo a responsabilidade pelo design, entrega, prontidão operacional e resultados dentro dos padrões de Engenharia.
Combinar engenharia profunda de Python e SQL com agentes de codificação, sistemas de recuperação e experimentação direcionada de modelos pequenos. Avaliar arquiteturas em plataformas de nuvem aprovadas com base em segurança, correção, desempenho, recuperabilidade e custo. Ajudar a estabelecer como sistemas inteligentes acessam e protegem dados corporativos, transformando abordagens comprovadas em padrões de equipe reutilizáveis.
Trabalho representativo: Modernizar pipelines de warehouse e lakehouse; integrar dados de parceiros por meio de APIs, arquivos e compartilhamentos seguros; projetar fluxos de dados orientados a eventos; fortalecer a reconciliação e a recuperação automatizada; construir agentes com reconhecimento de permissão; e avaliar defesas emergentes em ambientes isolados.
O que você fará
Responsabilidade de ponta a ponta: Esclarecer problemas e medidas de sucesso; projetar soluções dentro da arquitetura estabelecida; gerenciar dependências e riscos; e conduzir a entrega dentro dos fluxos de trabalho atribuídos, seguindo os processos de Gerenciamento de Mudanças, desde a adoção, suporte à produção, solução de problemas e melhoria.
Plataformas de dados e sistemas orientados a eventos: Construir pipelines seguros de processamento em lote, streaming e orientados a mensagens, além de serviços de dados reutilizáveis. Avaliar a alocação de computação, movimentação de dados, throughput, latência, garantias de entrega, recuperabilidade e custo operacional. Aplicar a disciplina de FinOps: monitorar gastos com computação e armazenamento em nuvem, identificar padrões de desperdício e redimensionar cargas de trabalho.
Correção e resiliência: Projetar pipelines idempotentes e reproduzíveis com desduplicação, tratamento de evolução de esquema e suporte para dados que chegam com atraso. Construir ferramentas de reconciliação, controle de totais, pontos de verificação e recuperação automatizada limitada com escalonamento humano, apoiando a aprovação das áreas de Finanças e Operações.
Análise confiável: Desenvolver conjuntos de dados curados, modelos documentados e camadas semânticas para relatórios internos e voltados para parceiros. Colaborar com usuários de negócios e BI em definições, validação, linhagem e acesso controlado.
Codificação com agentes: Delegar tarefas limitadas a agentes de codificação aprovados, fornecer contexto de repositório, gerenciar transferências e validar independentemente o código e os dados gerados. Manter a responsabilidade humana pela qualidade, segurança e decisões de lançamento.
Fluxos de trabalho de IA governados: Construir agentes de recuperação e uso de ferramentas sobre dados aprovados e servidores MCP. Implementar acesso com reconhecimento de permissão conforme definido pelos proprietários dos dados orientados pela Segurança, juntamente com gerenciamento de estado, avaliações, rastreamento, recuperação e aprovações. Tratar o conteúdo recuperado como não confiável.
Engenharia de IA defensiva: Construir e testar controles de IA defensivos em parceria com a Segurança, incluindo zonas de confiança de agentes segmentadas, execução isolada, acesso imposto por políticas e uso auditável de ferramentas. Trabalhar dentro de ambientes de sandbox fornecidos pela Segurança e governança para avaliar técnicas emergentes de segurança de IA e testes adversários por meio de exercícios controlados e autorizados, produzindo evidências de testes significativos para apoiar decisões de entrada em produção. Medir contenção, detecção e efeitos em fluxos de trabalho legítimos.
Modelagem aplicada: Criar protótipos de modelos pequenos ou aplicações de machine-learning para classificação, extração, correspondência de entidades e triagem de qualidade de dados. Comparar avaliações reproduzíveis com abordagens mais simples antes de recomendar o uso em produção.
Responsabilidade de produção: Assumir a confiabilidade, prontidão operacional, runbooks e remediação dentro dos fluxos de trabalho atribuídos, seguindo os processos de Gerenciamento de Mudanças; colaborar em CI/CD, identidade, rede, segredos, observabilidade, capacidade, incidentes e custos. Produzir evidências de auditoria, apoiar testes de controle e manter planos de reversão e aprovações humanas apropriadas.
Alavancagem da equipe: Orientar por meio de revisões de design e código; converter abordagens comprovadas em componentes e manuais reutilizáveis. Ajudar a desenvolver padrões validados de engenharia e segurança.
Requisitos
O que estamos procurando
- 5+ anos de experiência em engenharia de dados de produção, ou escopo equivalente, entregando soluções confiáveis baseadas em nuvem.
- Sucesso comprovado liderando de forma independente trabalhos ambíguos até o uso sustentado em produção, enquanto orienta engenheiros e melhora as práticas da equipe.
- Python forte e SQL avançado, incluindo testes automatizados, análise de plano de consulta, ajuste de desempenho e validação de transformação.
- Experiência de produção com Snowflake, Microsoft Fabric, Azure, AWS ou uma plataforma comparável, incluindo orquestração e modelagem de dados. Profundidade e julgamento transferível importam mais do que a familiaridade com cada produto listado.
- Experiência na integração de APIs, arquivos, bancos de dados ou compartilhamentos de dados, incluindo processamento incremental, backfills, alterações de esquema, reconciliação e recuperação.
- Uso demonstrável de agentes de codificação para delegar trabalho significativo, gerenciar contexto e transferências, verificar alterações e entregar resultados testados.
- Experiência prática na construção de um fluxo de trabalho de recuperação, agente ou habilitado por LLM sobre dados reais; compreensão de avaliação, riscos de injeção de prompt, limites de permissão e limitações.
- Conhecimento prático de CI/CD, infraestrutura como código, privilégio mínimo, gerenciamento de segredos, observabilidade e solução de problemas.
- Capacidade de traduzir necessidades de negócios ambíguas em soluções focadas e explicar as compensações para usuários não técnicos.
- Bacharelado em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Tecnologia da Informação ou área relacionada.
Qualificações preferenciais
- Engenharia avançada em Snowflake, incluindo compartilhamento seguro, Snowpark, otimização de desempenho e governança de custos.
- Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Synapse Analytics, Dataverse, modelos semânticos do Power BI ou modernização de warehouse para lakehouse.
- Streaming de eventos e filas de mensagens corporativas, incluindo Azure Service Bus e Azure Event Hubs juntamente com Apache Kafka, IBM MQ e plataformas comparáveis; particionamento, ordenação, repetição, consumidores idempotentes, contrapressão e recuperação de falhas.
- Serviços de dados da AWS, integração segura entre nuvens, automação de infraestrutura ou arquiteturas de rede privada.
- Sistemas de agentes de produção, integrações MCP, estado persistente, avaliação, rastreamento e recuperação.
- Segurança de agentes, sandboxing, avaliação adversária ou engenharia de decepção; familiaridade com pesquisas emergentes de segurança de IA é um diferencial, não um pré-requisito.
- Ajuste fino de modelos pequenos, LoRA/PEFT, quantização, inferência auto-hospedada ou avaliação de modelo reproduzível.
- Experiência em bancos, fintechs, pagamentos ou outro ambiente regulamentado.
- Certificações relevantes, ou mestrado ou doutorado em uma área relacionada.
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