Presencial
Rio de Janeiro, RJ, Brasil
Rango salarial
Empleado(a)
Nivel de experiencia
Senior
Requisitos
Habilidades deseadas
Tareas y Responsabilidades
Show originalAcerca de la vacante
Buscamos un(a) Ingeniero(a) de Datos / DataOps para apoyar la implementación y evolución de la plataforma de DataOps del área de Analytics.
Será responsable de desarrollar, implementar y mantener la infraestructura necesaria para la ejecución de pipelines de datos por lotes y en tiempo real, además de diseñar pipelines escalables, resilientes y observables.
Responsabilidades principales
- Apoyar la implementación y evolución de la plataforma de DataOps del área de Analytics;
- Desarrollar, implementar y mantener la infraestructura para la ejecución de pipelines de datos por lotes y en tiempo real;
- Diseñar y evolucionar pipelines de datos escalables, resilientes y observables;
- Automatizar procesos de infraestructura utilizando Infrastructure as Code (IaC);
- Implementar y administrar cargas de trabajo en un entorno de AWS, preferiblemente con servicios gestionados;
- Colaborar con los equipos de Analytics e Infraestructura en la definición de arquitecturas, estándares y buenas prácticas;
- Monitorear, optimizar y garantizar la disponibilidad, seguridad y rendimiento de la plataforma de datos;
- Contribuir con propuestas de mejora continua para la arquitectura, herramientas y procesos.
Requisitos
- Título universitario completo en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Tecnología de la Información o áreas afines;
- Experiencia sólida con entornos de AWS;
- Conocimiento en arquitectura de plataformas de datos, observabilidad, automatización y buenas prácticas de DataOps;
- Conocimiento en Infrastructure as Code, utilizando Terraform y/o CloudFormation;
- Experiencia sólida con motores de consultas, como Trino;
- Bases de datos relacionales, especialmente PostgreSQL;
- Herramientas de streaming y procesamiento de datos en tiempo real, como Apache Kafka y Apache Flink;
- Herramientas de transformación de datos, como Glue y DBT;
- Arquitecturas basadas en Data Lake/Lakehouse y formatos de tabla como Apache Iceberg;
- Orquestación de pipelines utilizando Dagster, Apache Airflow o herramientas similares;
- Control de versiones con Git y Bitbucket.
Deseable
- Experiencia con computación distribuida utilizando Ray;
- Bases de datos NoSQL o especializadas, como Redis;
- Experiencia con bases de datos de grafos, como Neo4j, ArcadeDB o similares;
- Conocimiento en soluciones de identidad y gestión de acceso (Keycloak, Ping Identity o similares);
- Experiencia con estrategias de Recuperación ante Desastres (DR) en entornos multi-nube;
- Experiencia con Google Cloud Platform (GCP);
- Inglés avanzado.
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