Olá! 👋
Você é o tipo de pessoa sensacional que acredita que o segredo para construir um negócio de sucesso é usar dados de forma inteligente?
Que com dados prontos para ser consultados de forma fácil e segura é possível criar novas maneiras de ajudar as pessoas?

Se preocupa com equilíbrio entre vida profissional e pessoal, sempre em busca da plenitude em um ambiente onde autonomia é central?

Prazer, somos a Pier! 💜

Nós somos uma empresa tech feita para pessoas que querem compartilhar seus riscos através de uma plataforma digital. Nós acreditamos em relações baseadas em confiança, descomplicadas e transparentes, com clientes e colegas.

Nós nascemos do desejo de uma nova geração de serviços de proteção: sem carência, sem franquia e sem excesso de burocracia, fazendo dessa indústria centenária confiável de novo!

Vamos construir juntos!! 👩🏻‍💻

Nós usamos tecnologia para alavancar nosso negócio, por isso é o coração da empresa.

Você evoluirá uma stack baseada nas ferramentas de Data da AWS e meter a mão na massa em Python e no Airflow. 🎲

Sobre a posição:

Missão: Garantir que há dados confiáveis, seguros e fáceis de acessar para a companhia tomar as decisões de negócio corretas

• Desenvolver, contratar e manter nossas ferramentas de ingestão, organização e visualização de dados 
• Criar e manter nosso sistema de aplicação de modelos de Machine Learning em produção 
• Ser o guardião das boas práticas no nosso Data Lake

Não se prenda aos nossos pré-requisitos, o mais importante pra Pier é gente boa, do bem e com alto potencial! 💪

• Idealmente experiência de no mínimo 1 ano com Data ou Software Engineering
• Ferramentas AWS voltadas a dados, como Glue, Athena e Redshift
• Airflow, Luigi, Pentaho ou outros orquestradores de jobs
• Fluência em Python e SQL

Plus (diferencial!)

• Experiência com plataformas de deploy de modelos em produção, como o Uber Michelangelo
• Testes automatizados e TDD
• Clean code e design patterns
• Experiência com ferramentas de tracking de comportamento, como Mixpanel e Google Analytics