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🏠 Imobiliário

📱 Mídia

Real Estate • Media

A Compass é um site focado em conteúdo e serviços imobiliários que oferece análises de mercado detalhadas, guias de compra/venda/aluguel, informações sobre hipotecas e financiamentos, além de conselhos sobre melhoria e renovação de imóveis. O site disponibiliza recursos para compradores de imóveis, vendedores, locatários, agentes e investidores imobiliários — incluindo artigos sobre avaliações, moradia acessível, estratégias de investimento, encenação e manutenção de propriedades. A Compass visa ajudar os usuários a tomarem decisões informadas ao longo do ciclo de vida habitacional através de atualizações de mercado oportunas e conteúdo prático de "como fazer".

Descrição

• Liderar o desenvolvimento e evolução das capacidades da Feature Store: data lineage, feature views, feature recommendation e novos motores de consulta • Projetar e implementar tabelas Apache Iceberg com foco em performance de leitura, versionamento e evolução de schema • Arquitetar e otimizar a camada de serving com Redis para features em tempo real com SLOs rigorosos de latência • Integrar e otimizar Amazon EMR como motor de consulta e processamento em escala • Definir e implementar pipelines de feature selection e transformação com rastreabilidade end-to-end • Estabelecer padrões de qualidade, versionamento e governança de features para toda a plataforma • Atuar como referência técnica para times de dados e ciência que consomem a Feature Store

🎯 Requisitos

• Expertise em engenharia de features em plataformas de ML corporativas (Feast, Tecton, Hopsworks ou equivalentes) • Domínio avançado de Apache Spark/PySpark para processamento distribuído em escala • Profundo conhecimento de Apache Iceberg e arquiteturas lakehouse, incluindo comparação com Delta Lake e Hudi • Expertise em Redis para feature serving de baixa latência, incluindo cache invalidation e serialização eficiente • Experiência sólida com AWS e serviços de dados em produção: S3, Glue, EMR, Redshift e Athena • Desejável: domínio de data lineage e catálogos de metadados (DataHub, OpenMetadata, Marquez) em produção • Desejável: experiência com Amazon EMR, configuração, otimização de clusters e tuning de jobs Spark • Desejável: expertise em práticas de MLOps com foco em versionamento e rastreabilidade de artefatos de dados • Desejável: atuação anterior em contexto financeiro com dados de alta cardinalidade, alta frequência e requisitos regulatórios • Desejável: conhecimento de ferramentas de qualidade de dados em escala (Great Expectations, Soda, dbt tests)