Brasilien
Pavago
Enter
Data Engineer
Brasilien
São Paulo, São Paulo, Brazil
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Über das Unternehmen
Künstliche Intelligenz ist die größte technologische Revolution unserer Generation, und unsere Mission ist es, Brasilien zu einem Hauptakteur in dieser Geschichte zu machen.
Enter kombiniert menschliche Expertise mit künstlicher Intelligenz, um kritische und hochvolumige Aufgaben, die noch auf manuellen Prozessen beruhen, in großem Maßstab auszuführen. Unsere Plattform ermöglicht es großen Unternehmen, komplexe Arbeitsabläufe zu bewältigen, angefangen bei juristischen Operationen bis hin zur Ausweitung auf das gesamte Unternehmen. Mit einer Bewertung von USD 1.2 Mrd. und der Unterstützung durch Fonds wie Sequoia und Founders Fund ist es unser Ziel, die KI-Revolution in Brasilien durch Effizienz und modernste Technologie anzuführen.
Wir expandieren, um die Art und Weise zu verändern, wie Organisationen in großem Maßstab arbeiten. Hier werden Sie nicht nur den Status quo aufrechterhalten: Sie werden Lösungen entwickeln, die reale Probleme großer Unternehmen lösen, und dazu beitragen, die nächste Generation der Produktivität in Brasilien zu definieren.
Über den Bereich Engineering und Daten
Engineering und Daten ist der Bereich, der für den Aufbau und Betrieb der Systeme verantwortlich ist, die unsere KI-Plattform in der Produktion unterstützen. Dabei stellen wir uns einzigartigen Skalierungsherausforderungen in Brasilien: Wir verarbeiten täglich Millionen von Dokumenten und Milliarden von LLM-Tokens. Dies erfordert ein Management von Datenpipelines in großem Maßstab und eine robuste Infrastruktur, die in der Lage ist, fortschrittliche Analysen in Echtzeit zu unterstützen.
Wir befinden uns an der Grenze der Modellierung komplexer Daten für Systeme, die auf LLMs basieren, wo Datenqualität und -governance entscheidend sind, um zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten. Wir stehen vor realen Problemen verteilter Systeme und KI in der Produktion, wie Nichtdeterminismus und Latenz, die fundierte Kenntnisse im Data Engineering und Kreativität erfordern, um sie unter Unsicherheit zu lösen. Wir sind in multidisziplinären Squads organisiert, die zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass jedes Teil unserer Datenarchitektur das exponentielle Wachstum unserer Plattform unterstützt.
Wir streben nach technischer Meisterschaft und Strenge im Datenmanagement. Wir ziehen es vor, bei der Integrität der Systeme übervorsichtig zu sein, anstatt nachlässig zu handeln, da wir wissen, dass die Erstellung außergewöhnlicher KI-Lösungen präzise strukturierte Daten und eine leistungsstarke Infrastruktur erfordert. Hier priorisieren wir technische Exzellenz und die Bereitstellung echten Mehrwerts, indem wir Datenherausforderungen in den Mittelpunkt unserer Innovationsstrategie stellen.
Was ist die Stelle?
Dies ist die erste dedizierte Data-Engineering-Einstellung bei Enter. Sie werden die Mission haben, den Bereich aufzubauen und von Grund auf bewährte Verfahren für Architektur, Qualität und Infrastruktur zu etablieren. Die Herausforderung besteht darin, die aktuellen Ineffizienzen (wie langsame Abfragen und mangelnde Standardisierung) an der Wurzel zu lösen und sicherzustellen, dass Entscheidungen datengesteuert getroffen werden. Da Sie die erste dedizierte Person sein werden, gibt es keine unmittelbare technische Überprüfungsebene darüber; daher suchen wir ein Senior-Profil mit voller Autonomie, um die Strategie zu entwerfen, Tools zu implementieren und das analytische Fundament des Unternehmens aufzubauen.
Warum sollten Sie sich uns anschließen?
Bei Enter gestalten Sie die Zukunft der KI in Brasilien und arbeiten mit:
- Besessenheit von Wirkung: Wir konzentrieren uns auf Ergebnisse, die den Zeiger des Kunden bewegen.
- Geschwindigkeit und Autonomie: Wir schätzen diejenigen, die schnelle Entscheidungen mit Ownership treffen.
- Intellektuelle Bescheidenheit: Wir sind ein Team brillanter Köpfe, aber das Ego bleibt vor der Tür. Wir sind immer bereit zu lernen, zu lehren und zuzugeben, wenn wir etwas nicht wissen.
- Transparenz: Ehrlichkeit über Fehler und Erfolge, damit wir schnell wachsen können.
Wir bieten Autonomie, Sinnhaftigkeit und die Chance, beispiellose technische Herausforderungen an der Seite der Führungsebene zu lösen.
Was werden Ihre Verantwortlichkeiten sein?
- Architektur der Daten-Engine: Aufbau und Weiterentwicklung des zentralen Datenökosystems von Enter, um sicherzustellen, dass andere Teams autonom, skalierbar und performant konsumieren, organisieren und Werte extrahieren können.
- Analytics Engineering und Modellierung: Strukturierung komplexer transaktionaler Daten für den analytischen Konsum, Entwurf von Pipelines in großem Maßstab sowie Data-Warehouse- und OLAP-Lösungen, die strategische Geschäftsentscheidungen unterstützen.
- Datenqualität und -governance: Implementierung strenger Prozesse für Qualität, Beobachtbarkeit und automatisierte Tests, um Inkonsistenzen zu beseitigen und sicherzustellen, dass Daten eine zuverlässige Quelle für das gesamte Unternehmen sind.
- Strategische Partnerschaft mit Produkt, Engineering und Operations: Fungieren als Brücke zwischen den Teams für Produkt, Engineering und Operations (AID), Übersetzung von Geschäftsanforderungen in robuste Datenarchitekturen und Lösungen, die die Wertschöpfung beschleunigen.
- Fundament der Datenkultur: Als erste dedizierte Einstellung Definition des Stacks, der Prozesse und der Best Practices für Data Engineering im Unternehmen, wobei Sie als technischer Referenzpunkt für Skalierbarkeit und Governance fungieren.
- Leitung teamübergreifender Initiativen: Führung komplexer Projekte, die mehrere Teams umfassen.
- Umgang mit Mehrdeutigkeit und teamübergreifender Abstimmung: Strukturierung des Weges in Szenarien, in denen weder das Problem noch die Verantwortlichen klar sind, und Abstimmung mehrerer Stakeholder ohne formale Autorität über sie.
- Frühzeitige Reduzierung des Risikos komplexer Projekte: Identifizierung struktureller Risiken, die mehrere Teams betreffen, zu Beginn des Zyklus, bevor sie zu Ausführungsproblemen werden.
Anforderungen (Was wir suchen?)
- Aufbau von Infrastruktur von Grund auf: Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau von Dateninfrastruktur von Grund auf, mit dem Repertoire, Lösungen zu entwerfen, anstatt nur bereits etablierte Plattformen zu betreiben.
- Datenmodellierung und Data Warehousing: Solide Reife in der Datenmodellierung, Data-Warehouse-Architektur und Organisation analytischer Abläufe.
- Autorität bei der Datenqualität: Praktische Erfahrung bei der Implementierung von Beobachtbarkeit und strukturierten Datentests in der Produktion (nicht nur in der Theorie).
- Hohes Datenvolumen: Erfahrung mit hohem Volumen an transaktionalen Daten.
- Software-Engineering-Mentalität: Fähigkeiten zum Programmieren und Entwerfen von Systemen, mit Fließfähigkeit im Software-Engineering über den Betrieb von Datentools hinaus.
- Geschäftsvision angewandt auf Technik: Verständnis dafür, wie technische Entscheidungen mit Geschäftsergebnissen verbunden sind, wobei das priorisiert wird, was den größten Einfluss hat.
- Arbeit in agilen Umgebungen: Erfahrung in der Arbeit in multidisziplinären Squads, wobei technische Risiken klar an nicht-technische Manager kommuniziert werden.
- Kommunikation: Fähigkeit, komplexe technische Entscheidungen für verschiedene Stakeholder zu artikulieren, um Abstimmung und Transparenz zu gewährleisten.
- Intensität und Energie: Fähigkeit, ein beschleunigtes und qualitativ hochwertiges Liefertempo aufrechtzuerhalten. Sie gedeihen in Startup-Umgebungen und bewahren Fokus und Energie auch unter hohem Druck und Mehrdeutigkeit.
- Hands-on-Profil: Sie haben eine praktische und operative Haltung, definieren nicht nur Strategien, sondern beteiligen sich aktiv an der Ausführung, sei es beim Prototyping von Lösungen, Konfigurieren von Tools, Durchführen von Analysen oder Lösen kritischer operativer Probleme, um sicherzustellen, dass das Projekt vorankommt.
- Kollaborative Arbeit: Sie gedeihen in kollaborativen Umgebungen, schätzen den Wissensaustausch und die kollektive Entwicklung von Lösungen und arbeiten fließend mit multidisziplinären Teams zusammen.
- Präsenzpflicht: Verfügbarkeit für 100% Präsenzarbeit in São Paulo (Pinheiros), von Montag bis Freitag.
Was nicht erforderlich ist
- Echtzeit-Analytik: Ist derzeit keine geschäftliche Notwendigkeit.
- Spezialist für ein einziges Tool: Es ist nicht erforderlich, eine bestimmte Sprache oder Plattform zu beherrschen; wir schätzen die technische Basis.
Anzeichen dafür, dass es kein guter Fit ist
- Abhängigkeit von fertiger Infrastruktur: Hat noch nie etwas von Grund auf neu gebaut und verfügt nicht über das Repertoire, um Lösungen zu architektonieren.
- "Geisel" von Tools: Konzentriert sich übermäßig auf spezifische Technologien anstatt auf Grundlagen.
- Abneigung gegen Code: Vermeidet oder scheut sich davor, Software zu schreiben, und konzentriert sich nur auf die Konfiguration von Tools.
Differenzierungsmerkmale (Nice to Have)
- Enterprise-Kunden: Erfahrung mit B2B, langen Zyklen und komplexen Anforderungen.
- Beherrschung regulierter Sektoren: Praktische Erfahrung in der Entwicklung digitaler Lösungen für den Rechtssektor (LegalTech), Finanzsektor (FinTech) oder andere Märkte mit hoher regulatorischer und operativer Komplexität.
- Erfahrung mit Produkten auf Basis von KI/LLM: Erfahrung mit Produkten, deren Kernwertversprechen künstliche Intelligenz oder Sprachmodelle umfasst, was die Fähigkeit demonstriert, die Unsicherheit und Leistung zu verwalten, die diesen Technologien innewohnen.
Was wir bieten
Wir suchen die besten Talente und bieten daher ein Vergütungs- und Leistungspaket, das darauf ausgelegt ist, Ihre Leistung und Lebensqualität zu schätzen:
- Wettbewerbsfähige Vergütung: Attraktives Vergütungspaket, das auf die Standards der besten Technologieunternehmen und strategischen Beratungsunternehmen auf dem Markt abgestimmt ist.
- Krankenversicherung: Umfassende Krankenversicherung, um sich um Ihr Wohlbefinden zu kümmern.
- Wohnbeihilfe: Exklusiver Wohnbeihilfe-Vorteil für diejenigen, die in der Nähe unseres Büros in Pinheiros wohnen, was die Mobilität und die Work-Life-Balance erleichtert.
- Umgebung: Kollaborativ, leistungsstark und mit direktem Zugang zur Führungsebene.
Wie ist unser Auswahlprozess
Unsere Einstellungsmaßstäbe sind aus einem einfachen Grund hoch: Wir möchten, dass Sie an der Seite der brillantesten Köpfe des Marktes arbeiten.
- Erstgespräch: Abstimmung der Erwartungen, beruflicher Werdegang und Motivation.
- R1: Der technische Case: Eine analytische und praktische Herausforderung, die eine Datenherausforderung simuliert.
- R2: Interview mit dem Hiring Manager: Tiefgreifende Diskussion über den Case, Ihre strukturellen Entscheidungen, Ihre beratende Haltung und Ihre Fähigkeit, Projekte zu leiten.
- Kulturelles Interview: Ein Gespräch, das sich auf verhaltensbezogene Dimensionen konzentriert, basierend auf den Werten von Enter, geführt von leitenden Führungskräften des Unternehmens.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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