Brasil
Harness
Marsh McLennan
Especialista - Engenharia de Dados
Brasil
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonSQL
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
Empresa: Guy Carpenter
Guy Carpenter é uma empresa da Marsh (NYSE: MRSH), líder global em risco, resseguro e capital, pessoas e investimentos, e consultoria de gestão, assessorando clientes em 130 países. Com receita anual superior a US$27 bilhões e mais de 95,000 colegas, a Marsh ajuda a construir a confiança para prosperar através do poder da perspectiva. Para mais informações sobre a Guy Carpenter, visite guycarp.com, ou siga-nos no LinkedIn e X.
A Marsh está comprometida em criar um ambiente de trabalho diversificado, inclusivo e flexível. Nosso objetivo é atrair e reter os melhores profissionais e abraçar a diversidade de idade, origem, deficiência, origem étnica, deveres familiares, orientação ou expressão de gênero, estado civil, nacionalidade, status parental, status pessoal ou social, afiliação política, raça, religião e crenças, sexo/gênero, orientação ou expressão sexual, cor da pele ou qualquer outra característica protegida pela lei aplicável.
Descrição
O que você pode esperar?
Junte-se à equipe de Estratégia de Dados para construir e operar produtos de dados para toda a empresa e aplicações de negócios personalizadas para um negócio global de resseguros.
Uma função orientada a produtos e voltada para o cliente, focada em transformar problemas de negócios em resultados confiáveis e voltados para stakeholders, do início ao fim.
Trabalho prático na construção de conjuntos de dados curados (do bronze ao ouro), soluções espaciais/geográficas e pipelines que combinam dados de clientes, corretagem e atuariais.
Trabalhe em estreita colaboração com colegas globais (EUA/Europa) do hub de São Paulo; fluência profissional em inglês é necessária.
- Apoiar casos de uso de análise e habilitados por IA/ML por meio de pipelines robustos (o desenvolvimento de modelos e o MLOps principal não são o foco principal).
- Oportunidade de gerenciar produtos de dados de nível de produção desde o design até a implantação, monitoramento e melhoria contínua.
- Trabalho de alto impacto em produtos de dados usados diariamente por analistas e agentes de IA em toda a empresa.
- Exposição a domínios complexos e ricos em dados (resseguros) e colaboração multifuncional com stakeholders de produto, negócios e técnicos.
- Uma forte cultura de engenharia que enfatiza qualidade, observabilidade e entrega confiável.
Na Guy Carpenter, uma empresa Marsh, você pode ser o seu melhor. Trabalhamos em desafios importantes com colegas que nos ajudam a trazer o nosso melhor. Nosso ambiente colaborativo exclusivo permitirá que você se concentre em seu sucesso pessoal e profissional, aprendendo com os melhores especialistas da indústria de (res)seguros e levando você a uma carreira gratificante e impactante.
Modelo Híbrido em São Paulo:
Se você atende a muitas, mas não a todas, as qualificações acima, nós ainda o incentivamos a se candidatar.
A Marsh está comprometida com o trabalho híbrido, que inclui a flexibilidade de trabalhar remotamente e os benefícios de colaboração, conexões e desenvolvimento profissional de trabalhar juntos no escritório. Todos os colegas da Marsh devem estar em seu escritório local ou trabalhando presencialmente com clientes pelo menos três dias por semana. As equipes baseadas no escritório identificarão pelo menos um "dia âncora" por semana em que toda a equipe estará reunida pessoalmente.
Contaremos com você para
- Construir e manter pipelines ETL/ELT, fluxos de ingestão e modelos de dados no Databricks usando Python e SQL.
- Traduzir problemas de negócios ambíguos em produtos de dados práticos com critérios de sucesso claros.
- Gerenciar soluções de ponta a ponta: design, implantação, monitoramento, manutenção e melhoria.
- Trabalhar diretamente com gerentes de produto, stakeholders de negócios e parceiros técnicos.
- Aplicar fortes práticas de engenharia: testes, CI/CD, revisão de código, observabilidade, documentação, linhagem, alertas e suporte.
- Fazer trade-offs sólidos entre desempenho, confiabilidade, custo e latência e comunicá-los claramente.
- Colaborar com cientistas de dados e analistas em pipelines que suportam casos de uso de análise e IA/ML.
- Contribuir para padrões de engenharia compartilhados, ferramentas e práticas de confiabilidade.
- Usar ferramentas de IA pragmaticamente para melhorar a entrega, validando os resultados.
O que você precisa ter
- Experiência em engenharia de dados (ou funções intimamente relacionadas), com evidências de atuação em nível sênior.
- Propriedade técnica comprovada de pelo menos um produto de dados de produção usado por stakeholders reais.
- Forte proficiência em Python e SQL; capacidade de escrever código de nível de produção.
- Experiência prática com Databricks (obrigatório).
- Experiência na construção de pipelines ETL/ELT e sistemas de dados de produção.
- Experiência com qualidade de dados, verificações de integridade e confiabilidade operacional em produção.
- Capacidade de trabalhar diretamente com stakeholders de negócios e transformar requisitos ambíguos em soluções práticas; estilo de trabalho proativo e com pouca supervisão.
- Fluência profissional em inglês.
- Disponibilidade para trabalho híbrido em São Paulo
- Bacharelado em área quantitativa (ou experiência prática equivalente).
O que te destaca
- Experiência em consultoria.
- Experiência em seguros, resseguros, serviços financeiros ou outros domínios complexos e ricos em dados.
- Experiência com Azure Data Factory, dbt ou frameworks de orquestração/transformação semelhantes.
- Experiência na construção ou suporte de APIs, integrações, fluxos de trabalho assíncronos ou sistemas baseados em filas.
- Experiência no suporte a produtos habilitados por ML em produção; familiaridade com conceitos de MLOps.
- Exposição a fluxos de trabalho de dados semiestruturados ou não estruturados, incluindo casos de uso com muito texto ou habilitados por IA.
- Experiência prática no uso de fluxos de trabalho de desenvolvimento assistido por IA em produção.
- Experiência com processamento de dados distribuído em escala.
- Familiaridade com ferramentas de BI como Power BI, Tableau ou Looker.
Mais oportunidades com um só perfil
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