Brasilien
Clara
Experian
Spezialist für Betrugsprävention I
Brasilien
São Paulo, São Paulo, Brazil
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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 einer Vielzahl von Märkten tätig, von Finanzdienstleistungen bis hin zu Gesundheitswesen, Automobilindustrie, Agrarwirtschaft, Versicherungen und vielen mehr. Experian investiert in Menschen und neue fortschrittliche Technologien, um die Kraft von Daten nutzbar zu machen. Wir haben ein großartiges Team von 25,200 Mitarbeitern in 32 Ländern.
Unternehmensbeschreibung
Serasa Experian ist das erste und größte Datatech-Unternehmen in Brasilien. Wir sind führend bei Intelligenzlösungen für Risiko- und Chancenanalysen mit Fokus auf Kreditprozesse, Authentifizierung und Betrugsprävention.
Mit modernster Technologie, Innovation und den besten Talenten verwandeln wir die Unsicherheit von Risiken in die bestmögliche Entscheidung und helfen Menschen dabei, ihre Träume zu verwirklichen, und Unternehmen jeder Größe und Branche, erfolgreich zu sein.
Wir beschäftigen 22.000 Mitarbeiter in 32 Ländern und investieren kontinuierlich in Technologie, Daten und Innovation, um das Wachstum unserer Kunden voranzutreiben.
Stellenbeschreibung
Stellenbeschreibung
Was wir in den ersten 12 Monaten erwarten
- Strukturierung der Governance und Datenqualität der Teia.
- Industrialisierung der Aktualisierungspipelines der Datenbanken.
- Weiterentwicklung der Observability und des Monitorings der Plattform.
- Unterstützung der Expansion in neue Geschäftsbereiche.
- Reduzierung operativer Risiken im Zusammenhang mit Daten.
- Werden zur primären Datenreferenz für das Produkt.
Warum ist diese Stelle besonders?
Sie arbeiten in einem der größten relationalen Datenökosysteme des Landes und befassen sich mit Hunderten von Millionen von Entitäten, Milliarden potenzieller Verbindungen und echten Herausforderungen in den Bereichen Betrug, digitale Identität, Compliance und relationale Intelligenz. Die Plattform verfügt bereits über mehr als 620 Millionen in Graphen indexierte Verbindungen und nutzt moderne Cloud- und Graph-Datenbanktechnologien, um komplexe Marktprobleme zu lösen.
Zusätzliche Informationen
Unsere Einzigartigkeit liegt darin, dass wir Ihre feiern. Die auf den Menschen ausgerichtete, inklusive und zweckorientierte Kultur von Experian ist mehrfach ausgezeichnet; unter anderem als World's Best Workplaces™ 2025 (Fortune Global Top 25) und Great Place To Work™ in 26 Ländern. Schauen Sie sich Experian Life in den sozialen Medien an oder erkunden Sie unsere Karriereseite, um zu erfahren, warum. Experian ist stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit und Affirmative Action fördert. Wenn Sie eine Behinderung oder ein besonderes Bedürfnis haben, das eine Anpassung erfordert, lassen Sie es uns bitte so früh wie möglich wissen.
Experian Karriere - Gemeinsam eine bessere Zukunft gestalten
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Mitarbeiterstatus: Regulär
Art der Stelle: Home-Office
Abteilung: Datenmanagement
Arbeitszeit: Vollzeit
Stellenbeschreibung
Data Engineering Specialist I (Graph Data Engineer | Relationale Intelligenz und Fraud Analytics)
Wir suchen eine Person für eine strategische Position als Data Engineering Specialist, die für die Unterstützung, Weiterentwicklung und Skalierbarkeit der „Teia de Relacionamento“ (Beziehungsnetzwerk) verantwortlich ist, einer der wichtigsten Initiativen für relationale Intelligenz bei Serasa Experian.
Die Teia ist eine auf Graphentechnologie basierende Plattform, die Hunderte von Millionen von Entitäten und Beziehungen miteinander verbindet und Prozesse in den Bereichen Betrugsprävention, Compliance, Untersuchung, Risikomanagement und Business Intelligence unterstützt. Das Produkt ist bereits in einer produktiven Umgebung im Einsatz und befindet sich in der Expansionsphase für neue Geschäftsbereiche und Anwendungsfälle.
Wir suchen jemanden mit fundierter Erfahrung in Data Engineering, Cloud-Architektur und komplexer Datenmodellierung, der in der Lage ist, die Weiterentwicklung der Pipelines technisch zu leiten, die Datenqualität und -governance sicherzustellen und den Aufbau der nächsten Generation analytischer und relationaler Fähigkeiten der Plattform zu unterstützen.
Hauptverantwortlichkeiten
- Technische Referenz für Daten für die Plattform Teia de Relacionamento.
- Leitung der Weiterentwicklung der Ingestions- und Aktualisierungspipelines der Produktbasis.
- Sicherstellung von Datenqualität, Konsistenz, Rückverfolgbarkeit und Governance.
- Weiterentwicklung der Datenmodellierung mit Fokus auf Graphen und komplexe Beziehungen.
- Unterstützung der Skalierbarkeit der Plattform für neue Geschäftsbereiche und Produkte.
- Definition und Implementierung von Standards für Datenqualität, Observability und Monitoring.
- Zusammenarbeit mit den Bereichen Engineering, Produkt, Architektur und Sicherheit.
- Unterstützung von Initiativen zur Leistungs- und Kostenoptimierung in einer AWS-Umgebung.
- Beitrag zu neuen analytischen Fähigkeiten, APIs und relationalen Intelligenzdiensten.
- Teilnahme an der Definition der zukünftigen Architektur der Datenplattform.
- Unterstützung von Integrationsstrategien mit KI-Modellen, Analytics und intelligenten Agenten.
Qualifikationen
Erforderliche Qualifikationen - Erfahrung
- Fundierte Erfahrung im Data Engineering.
- Erfahrung als technische Referenz oder technischer Leiter im Datenbereich.
- Erfahrung in Umgebungen mit hohem Datenvolumen.
- Erfahrung mit Cloud-Datenarchitektur.
Sprachen und Tools
- Python (fortgeschritten).
- SQL (fortgeschritten).
- Apache Airflow.
- Git.
- APIs REST.
Cloud
- AWS (fortgeschritten).
- S3.
- IAM.
- CloudWatch.
- DynamoDB.
- Athena oder vergleichbare Analysedienste.
Data Engineering
- ETL und ELT.
- Datenqualität.
- Data Lineage.
- Data Governance.
- Datenmodellierung.
- Daten-Observability.
- Pipeline-Optimierung.
Kompetenzen
- Starke analytische Fähigkeiten.
- Architektonisches Verständnis.
- Technische Autonomie.
- Fähigkeit, Entscheidungen zu beeinflussen.
- Fähigkeit zur Arbeit in multidisziplinären Umgebungen.
- Exzellente Kommunikationsfähigkeit gegenüber technischen und geschäftlichen Bereichen.
Qualifikationen
- Fundierte Erfahrung im Data Engineering
- Fortgeschrittene Erfahrung in Python und SQL
- Erfahrung mit Cloud-Datenarchitektur (vorzugsweise AWS)
- Erfahrung mit Tools zur Datenorchestrierung
- Kenntnisse in Datenmodellierung, Data Quality und Data Governance
- Graphentheorie
Besonders wünschenswert
- Neo4j.
- Amazon Neptune.
- Graph Databases.
- Graph Analytics.
- Relationship Intelligence.
- Entity Resolution.
Wünschenswert
- Fraud Analytics.
- Compliance Analytics.
- PLD/FT (Geldwäscheprävention).
- Identity & Fraud.
- CI/CD für Datenplattformen.
- Databricks.
- Spark.
- OpenSearch.
- Knowledge Graphs.
- GenAI angewandt auf Daten.
- MCP und Integration mit LLMs.
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