Auf einen Blick
Nu sucht einen Staff Software Engineer in São Paulo. Du wirst an Aufbau von verteilten Systemen, Data Pipelines und ML-Lösungen in grossem Massstab arbeiten.
💰 $120.000–180.000/Jahr
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ Americas
- Programmierung in Python, Clojure, Scala oder Java
- Vertrautheit mit analytischen Datenumgebungen
- ML Model Lifecycle Verständnis
- Starke Kommunikationsfähigkeiten
Python
Clojure
Distributed Systems
Data Engineering
Machine Learning
Microservices
ETL
✅ Geeignet für
- Senior Engineers mit Fintech Erfahrung
- Data Engineers in Führungsrollen
- Technische Leader, die ML/AI-Systemen arbeiten möchten
🚫 Weniger geeignet
- Junior Entwickler
- Spezialisten ohne verteilte Systeme Erfahrung
- Kandidaten ohne ML/Data Engineering Hintergrund
💡 Gut zu wissen
- Staff-Level Position erfordert architektonisches Denken
- Stark Focus auf Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit
- Mentoring und Wissensaustausch sind wichtige Verantwortungen
Über das Unternehmen
Nu ist die führende Digital Bank in Lateinamerika mit 140 Millionen Kunden in Brasilien, Mexiko und Kolumbien. Das Unternehmen transformiert die Finanzindustrie durch Daten und proprietäre Technologie.
Deine Aufgaben
- Arbeit mit grosskaelibrigen verteilten Systemen
- Zusammenarbeit beim Aufbau von Microservices
- Entwurf, Aufbau und Wartung robuster Data Pipelines, verteilter Systeme und ML-gestützter Lösungen
- Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen in Batch- und Echtzeit-Szenarien
- Leitung von Daten- und Engineering-Projekten end-to-end
- Beitrag zur Gestaltung, Dokumentation und Optimierung der Daten-Codebasis und Plattformen
- Übersetzung von Geschäftsanforderungen in Datenprodukte und technische Lösungen
- Mentoring und Wissensaustausch mit Kollegen
Deine Voraussetzungen
- Programmiererfahrung in einer oder mehreren allgemeinen Programmiersprachen (Python, Clojure, Scala, Java)
- Vertrautheit mit analytischen Datenumgebungen und Data Engineering Konzepten
- Verständnis des ML Model Lifecycle von Training bis Deployment und Monitoring
- Vertrautheit mit verteilten Systemen, Microservices und asynchronen Architekturen
- Starke Kommunikationsfähigkeiten zur Zusammenarbeit mit technischen und Business Stakeholdern
Wünschenswert
- Erfahrung mit Cloud Plattformen wie AWS, GCP oder Azure
- Kenntnisse von Data Architecture Patterns
- Vertrautheit mit ML Frameworks und Feature Engineering Pipelines
- Erfahrung mit Data Visualization Tools
