Tech Lead Especialista

Descrição da empresa

A Experian é uma empresa global de dados e tecnologia que impulsiona oportunidades para pessoas e empresas ao redor do mundo. Atuamos em diversos mercados, como serviços financeiros, saúde, automotivo, agronegócio, seguros, entre outros. A Experian investe em pessoas e em novas tecnologias avançadas para liberar o poder dos dados. Contamos com uma equipe incrível de 25.200 colaboradores em 32 países.

Nossa singularidade é valorizar a sua. A cultura da Experian, centrada nas pessoas, inclusiva e orientada por propósito, é reconhecida por diversos prêmios — incluindo World’s Best Workplaces™ 2025 (Top 25 global da Fortune) e Great Place To Work™ em 26 países, entre outros. Confira o Experian Life nas redes sociais ou explore nosso site de carreiras para entender o porquê. A Experian também se orgulha de ser uma empregadora que promove igualdade de oportunidades e ação afirmativa.

Descrição da vaga

Estamos evoluindo nossa BU de um modelo centrado em produtos isolados para uma arquitetura de plataformas e componentes reutilizáveis, que sustenta soluções críticas usadas por grandes bancos, cooperativas e empresas de diversos segmentos.
Nesse contexto, buscamos uma pessoa Tech Lead Especialista para ser a referência técnica de uma squad de desenvolvimento de software. Essa pessoa terá autonomia para decidir e priorizar as implementações técnicas que entram no downstream e será responsável por criar as condições para que a squad performe: com qualidade, previsibilidade e autonomia nas próprias entregas.
Procuramos um perfil AI Native — alguém que já utiliza inteligência artificial no seu dia a dia de engenharia, aplica essas técnicas no ciclo de desenvolvimento da squad e capacita o time a fazer o mesmo, com ganho real de produtividade e sem abrir mão de qualidade e segurança.

Principais Responsabilidades:

- Ser a referência técnica da squad e do fluxo de demandas: triagem técnica, desbloqueio do time, padrões e qualidade
- Guardar a coerência técnica do que a squad entrega — padrões, qualidade, segurança e manutenibilidade
- Promover a autonomia técnica do time: documentar, delegar e criar critérios para que o time decida bem sem depender de você
- Assegurar que as decisões locais respeitem a arquitetura e a plataforma — ou que a desafiem conscientemente, com racional técnico
- Dar visibilidade de riscos e opções técnicas ao Tech Manager e PM com antecedência, antes de virarem problema
- Liderar a adoção de IA na squad: conhecer, aplicar e capacitar o time em técnicas de engenharia assistida por IA
- Atuar na observabilidade e monitoramento dos serviços, garantindo instrumentação mínima (logs, métricas e traces) e alertas acionáveis
- Canalizar seu inconformismo com processos não performáticos para promover mudanças efetivas na equipe e na empresa

Decisões sob sua responsabilidade:

- Trade-offs técnicos do delivery: arquitetura, design, padrões e dívida técnica versus velocidade, sempre com transparência de impacto
- Estratégia de qualidade: critérios de "done", nível de testes, gates de PR e definição dos riscos técnicos aceitáveis
- Prioridade técnica do backlog — hardening, refactors e observabilidade — dentro da capacidade do time
- Padrões mínimos de observabilidade e confiabilidade: logs, métricas, tracing e prioridades de hardening
- Abordagem de incidentes e prevenção: análise de causa raiz, ações estruturantes e follow-up executado
- Adoção dos padrões e building blocks definidos pela arquitetura, ou proposta de exceção com justificativa técnica e plano de mitigação
- Onde e como aplicar IA no ciclo de desenvolvimento, com guardrails de qualidade, segurança e propriedade intelectual

Como Será o Dia a Dia:

- Liderar discussões técnicas, orientar a implementação e elevar o padrão de engenharia do time no dia a dia
- Revisar PRs com foco em risco, qualidade e manutenibilidade — e formar o time para reduzir a dependência de você
- Mapear gaps técnicos do time e conduzir um plano prático de evolução: mentoria, pairing e rotinas de aprendizado
- Conduzir postmortems e mapear o plano de ações preventivas, com donos e prazos definidos
- Conectar as necessidades técnicas da squad com as áreas parceiras: Produto, Infra, SRE, Dados e Arquitetura
- Alinhar continuamente riscos, prioridades técnicas e desenvolvimento do time com o Tech Manager e PM da squad
- Discutir com Arquitetura as decisões de impacto sistêmico (integração, dados, segurança, escalabilidade) e levar o feedback da operação para a evolução da plataforma
- Manter consistência de padrões, integração e reuso em conjunto com os outros Tech Leads
- Participar das cerimônias e discussões da equipe, apoiando nas tomadas de decisão e na resolução de conflitos

Resultados Esperados:

- Redução de incidentes originados em deploy e da recorrência do mesmo tipo de falha
- Aumento de qualidade: menor retrabalho, menor taxa de rollback e menor bug leakage
- Melhoria de saúde técnica: dívida técnica controlada, com plano e execução contínua
- Observabilidade consistente: serviços com dashboards e alertas mínimos e SLOs definidos quando aplicável
- Evolução do time: queda da dependência do Tech Lead nas decisões do dia a dia, com mais decisões bem tomadas pelo grupo
- Aderência a padrões de plataforma: building blocks reutilizados e integrações mais previsíveis
- Ganho de produtividade mensurável com a adoção de IA no ciclo de desenvolvimento

Qualificações:

- Perfil AI Native: uso cotidiano de assistentes, skills e agentes de IA aplicados a código, testes e documentação, com capacidade de disseminar essas práticas no time
- Experiência em Arquitetura de Software: vivência com desenvolvimento de software, seja backend, frontend ou dados
- Domínio em Linguagens de Programação: Java 17+ com Spring Framework (Spring Boot, Spring Data, Spring Batch) e arquitetura de microserviços API REST
- Domain-Driven Design, construção de componentes reutilizáveis e GenAI aplicada a produto
- Controle de Versionamento: experiência com Git
- Bancos de Dados: conhecimento em bancos relacionais (SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL) e não relacionais (MongoDB)
- Metodologias Ágeis: sólida experiência em metodologias ágeis e em refinamento técnico
- Arquitetura Cloud: experiência com arquitetura cloud (preferencialmente AWS), incluindo práticas de uso de filas e storage
- Containerização: experiência com Docker e Kubernetes
- Testes Unitários: experiência com JUnit e Mockito
- Pipeline CI/CD: experiência com Jenkins
- Monitoramento: experiência com ferramentas como Grafana, Kibana e DataDog
- Autonomia e senso crítico: capacidade de decidir sob incerteza, explicitar trade-offs e assumir o resultado das decisões técnicas
- Desejável: experiência em arquitetura limpa

Qualificações

Qualifications

- TechLead
- Java
- SpringBoot
- Microsserviços
- AWS
- AI Native

Informações adicionais

A Serasa Experian é muito mais do que você imagina. Com o propósito de criar um futuro melhor, ampliando oportunidades para pessoas e empresas, no Brasil somos mais de 4 mil pessoas que atuam em diversos times e especialidades. Aqui, cada conhecimento e diversidade se complementa e você pode trabalhar no que mais ama, estamos comprometidos a construir uma cultura inclusiva e um ambiente no qual pessoas possam equilibrar a carreira com seus compromissos e interesses pessoais, prezando pelo bem-estar.

A gente se dedica muito em ser uma das melhores e mais inovadoras empresas para se trabalhar do país, possibilitando experiências e carreiras incríveis para nossas pessoas. Nossa forte abordagem de pessoas em primeiro lugar é reconhecida externamente por meio de diversas certificações de mercado: fomos premiados pelo Great Place To Work™ em 24 países e pela certificação internacional Top Employers, além de sermos reconhecidos como uma das melhores empresas para jovens profissionais e contarmos com uma avaliação de 4,6 no Glassdoor. Cada reconhecimento nos indica que estamos no caminho certo, proporcionando um ambiente de trabalho cada vez melhor para nossos talentos.

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