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Resumen: Como Ingeniero Senior de DataOps, usted será un profesional estratégico que moldea nuestra plataforma de datos, diseña y evoluciona una infraestructura escalable en Kubernetes y Databricks, y garantiza la gobernanza y confiabilidad de los datos. Aspectos destacados: 1. Diseñar los cimientos de una plataforma de datos de vanguardia con impacto global. 2. Trabajar con infraestructura escalable en Kubernetes y Databricks. 3. Desarrollar una carrera internacional que impacte diariamente la vida de millones de personas. ¿Por qué unirse a dLocal? dLocal permite a las empresas más grandes del mundo cobrar pagos en 40 países de mercados emergentes. Las marcas globales confían en nosotros para aumentar las tasas de conversión y simplificar sin esfuerzo la expansión de pagos. Al actuar tanto como procesador de pagos como como comerciante registrado en los mercados donde operamos, hacemos posible que nuestros comerciantes ingresen a los mercados emergentes de más rápido crecimiento del mundo. Al unirse a nosotros, formará parte de un increíble equipo global que lo hace todo posible. Ser parte de dLocal significa trabajar con más de 1000 compañeros de más de 30 nacionalidades distintas y desarrollar una carrera internacional que impacta diariamente la vida de millones de personas. Somos creadores, nunca huimos de un desafío, centrados en el cliente, y si esto le suena familiar, sabemos que prosperará en nuestro equipo. **¿Cuál es la oportunidad?** Como Ingeniero Senior de DataOps, usted será un profesional estratégico que moldea los cimientos de nuestra plataforma de datos. Diseñará y evolucionará una infraestructura escalable en Kubernetes, operará Databricks como nuestra plataforma principal de datos, habilitará la gobernanza y confiabilidad de los datos a escala, y garantizará que nuestros activos de datos sean limpios, observables y accesibles. ### **¿Qué haré?** * Diseñar y evolucionar **infraestructura escalable** para ingerir, procesar y servir eficientemente grandes volúmenes de datos, utilizando **Kubernetes** y **Databricks** como bloques fundamentales. * Diseñar, construir y mantener **infraestructura basada en Kubernetes**, asumiendo la responsabilidad de la implementación, escalado y confiabilidad de las cargas de trabajo de datos que se ejecutan en nuestros clústeres. * Operar **Databricks como nuestra plataforma principal de datos**, incluida la configuración del espacio de trabajo y los clústeres, la orquestación de trabajos y la integración con el ecosistema de datos más amplio. * Trabajar en mejoras de **marcos y pipelines existentes** para garantizar el rendimiento, la confiabilidad y la eficiencia de costos en cargas de trabajo por lotes y en tiempo real. * Construir y mantener **pipelines de CI/CD** para aplicaciones de datos (DAG, trabajos, bibliotecas, contenedores), automatizando pruebas, implementaciones y reversión. * Implementar **estrategias de lanzamiento** (por ejemplo, blue/green, canary, banderas de características) cuando sean relevantes para servicios de datos y cambios en la plataforma. * Establecer y mantener **prácticas sólidas de gobernanza de datos** (por ejemplo, contratos, catálogos, controles de acceso, verificaciones de calidad) que permitan a equipos multifuncionales acceder a los datos y confiar en ellos. * Construir un marco para trasladar conjuntos de datos crudos a **activos limpios, confiables y bien modelados**, destinados al análisis, modelado e informes, en colaboración con Ingeniería de Datos y BI. * Definir y supervisar **SLI/SLO** para servicios críticos de datos (actualidad, latencia, disponibilidad, indicadores de calidad de datos). * Implementar y gestionar **monitoreo, registro, trazado y alertas** para cargas de trabajo de datos y componentes de la plataforma, mejorando progresivamente la observabilidad. * Liderar y participar en la **rotación de guardia** para plataformas de datos, gestionar incidentes y llevar a cabo **análisis post mortem estructurados** para impulsar la mejora continua. * Investigar y resolver **problemas complejos relacionados con los datos y la plataforma**, garantizando la precisión de los datos, la resiliencia del sistema y un claro análisis de la causa raíz. * Mantener altos estándares de **calidad de código, pruebas y documentación**, con un fuerte enfoque en la **reproducibilidad y la observabilidad**. * Trabajar estrechamente con el **equipo de Habilitación de Datos, BI y partes interesadas de ML**, para evolucionar continuamente la plataforma de datos según sus necesidades y comentarios. * Mantenerse actualizado sobre las **tendencias industriales y tecnologías emergentes** en DataOps, DevOps y plataformas de datos para elevar constantemente el nivel de nuestras prácticas de ingeniería. ### **¿Qué habilidades necesito?** * Título universitario en **Ingeniería Informática, Ingeniería de Datos, Ciencias de la Computación**, o campo técnico afín (o experiencia práctica equivalente). * Experiencia comprobada en **ingeniería de datos, ingeniería de plataformas o desarrollo de software backend**, idealmente en **entornos nativos de la nube**. * Conocimientos profundos en **Python y/o SQL**, con sólidas habilidades para construir herramientas de datos o plataformas. * Amplia experiencia con **marcos distribuidos de procesamiento de datos**, como **Apache Spark** (preferible experiencia con Databricks). * Comprensión sólida de **plataformas en la nube**, especialmente **AWS** y/o **GCP**. * Experiencia práctica con **contenerización y orquestación**: Docker, Kubernetes / EKS / GKE / AKS (o equivalente). * Competencia en **Infraestructura como Código** (por ejemplo, **Terraform**, Pulumi, CloudFormation) para gestionar componentes de datos y plataformas. * Experiencia implementando **pipelines de CI/CD** (por ejemplo, GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, CircleCI, ArgoCD, Flux) para cargas de trabajo y servicios de datos. * Experiencia en **monitoreo y observabilidad** (métricas, registros, trazado) mediante herramientas como Prometheus, Grafana, Datadog, CloudWatch u otras similares. * Experiencia en **gestión de incidentes**: participación o liderazgo en rotaciones de guardia. * Manejo de incidentes y realización de análisis post mortem. * Creación de automatizaciones y salvaguardas para prevenir regresiones. * Fuertes **habilidades analíticas y de resolución de problemas**, cómodo depurando en capas de infraestructura, red y aplicación. * Capacidad para trabajar **de forma autónoma y colaborativa.** Deseable: * Experiencia diseñando y manteniendo **DAG con Apache Airflow** u otras herramientas de orquestación similares (Dagster, Prefect, Argo Workflows). * Familiaridad con formatos modernos de datos y formatos de tablas (por ejemplo, **Parquet, Delta Lake, Iceberg**). * Experiencia actuando como **administrador/desarrollador de Databricks**, gestionando espacios de trabajo, clústeres, políticas de cómputo y trabajos para múltiples equipos. * Exposición a **herramientas y prácticas de calidad de datos, contratos de datos u observabilidad de datos**. ¿Qué ofrecemos? Además de los beneficios personalizados que tenemos para cada país, dLocal lo ayudará a prosperar y dar ese paso extra ofreciéndole: * Flexibilidad: contamos con horarios flexibles y nos guiamos por el rendimiento. * Industria Fintech: trabaje en un entorno dinámico y en constante evolución, con mucho por construir y potenciar su creatividad. \- Programa de bonos por referidos: nuestros talentos internos son los mejores reclutadores \- refiera a alguien ideal para un puesto y reciba una recompensa. * Presupuesto social: recibirá un presupuesto mensual para relajarse con su equipo (presencial o remoto) y fortalecer sus vínculos. * Casas dLocal: ¿quiere alquilar una casa para pasar una semana en cualquier lugar del mundo trabajando junto a su equipo? ¡Lo tenemos cubierto! **Flexibilidad en la forma de trabajar:** Nos enfocamos en el impacto y la productividad más que en horarios fijos. Esto significa que nuestros equipos tienen horarios flexibles y, según su rol y ubicación, combinarán momentos de concentración autogestionada con encuentros presenciales en nuestros centros de colaboración. ¿Qué ocurre después de enviar su solicitud? Nuestro equipo de Adquisición de Talento está comprometido con brindar la mejor experiencia posible al candidato, así que no se preocupe: definitivamente tendrá noticias nuestras. Revisaremos su currículum y lo mantendremos informado por correo electrónico en cada etapa del proceso. Además, puede visitar nuestra página web, LinkedIn y YouTube para conocer más sobre dLocal. Podemos utilizar herramientas de inteligencia artificial (IA) para apoyar partes del proceso de contratación, como la revisión de solicitudes, el análisis de currículums o la evaluación de respuestas. Estas herramientas asisten a nuestro equipo de reclutamiento, pero no sustituyen el juicio humano. Las decisiones finales de contratación las toman siempre personas. Si desea más información sobre cómo se procesan sus datos, contáctenos.
