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Resumen: Como Ingeniero Senior de DataOps, usted dará forma estratégicamente a los cimientos de nuestra plataforma de datos, diseñando y evolucionando una infraestructura escalable sobre Kubernetes y operando Databricks. Aspectos destacados: 1. Diseñar la plataforma de datos, creando una infraestructura escalable sobre Kubernetes. 2. Operar Databricks como plataforma principal de datos. 3. Implementar una gobernanza de datos sólida y garantizar la observabilidad de los datos. ¿Por qué unirse a dLocal? dLocal permite que las empresas más importantes del mundo cobren 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 comerciante registrado 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 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 suena como usted, sabemos que prosperará en nuestro equipo. **¿Cuál es la oportunidad?** Como Ingeniero Senior de DataOps, será un profesional estratégico que dé forma a los cimientos de nuestra plataforma de datos. Diseñará y evolucionará una infraestructura escalable sobre Kubernetes, operará Databricks como nuestra plataforma principal de datos, habilitará la gobernanza y la confiabilidad de los datos a escala y garantizará que nuestros activos de datos sean limpios, observables y accesibles. ### **¿Qué haré?** * Arquitecturar y evolucionar **infraestructura escalable** para ingerir, procesar y servir grandes volúmenes de datos de forma eficiente, utilizando **Kubernetes** y **Databricks** como bloques fundamentales. * Diseñar, construir y mantener **infraestructura basada en Kubernetes**, asumiendo la responsabilidad de la implementación, escalado y fiabilidad 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 área 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 fiabilidad 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 sea relevante para servicios de datos y cambios en la plataforma. * Establecer y mantener **prácticas robustas 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 transformar conjuntos de datos crudos en **activos limpios, fiables y bien modelados**, destinados al análisis, la modelización y los informes, en colaboración con Ingeniería de Datos y BI. * Definir y supervisar **SLI/SLO** para servicios críticos de datos (actualidad, latencia, disponibilidad, señales 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 posteriores estructurados** para impulsar la mejora continua. * Investigar y resolver **problemas complejos de datos y plataforma**, asegurando 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 especial énfasis en la **reproducibilidad y observabilidad**. * Colaborar 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 retroalimentación. * Mantenerse actualizado sobre **tendencias industriales y tecnologías emergentes** en DataOps, DevOps y plataformas de datos para elevar continuamente 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 relacionado (o experiencia práctica equivalente). * Experiencia comprobada en **ingeniería de datos, ingeniería de plataformas o desarrollo de software backend**, preferiblemente en **entornos nativos en la nube**. * Conocimientos profundos en **Python y/o SQL**, con sólidas habilidades para construir herramientas de datos o plataformas. * Amplia experiencia con **marcos de procesamiento distribuido de datos**, como **Apache Spark** (se prefiere 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) utilizando herramientas como Prometheus, Grafana, Datadog, CloudWatch o similares. * Experiencia con **gestión de incidentes**: participación en rotaciones de guardia o liderazgo de las mismas. * Manejo de incidentes y realización de análisis posteriores * Creación de automatizaciones y salvaguardas para prevenir regresiones * Fuertes capacidades de **pensamiento analítico y 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 (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 áreas 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 le 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 con su equipo? ¡Lo tenemos cubierto! **Flexibilidad en cómo trabaja:** Nos enfocamos en el impacto y la productividad más que en horas fijas. Esto significa que nuestros equipos tienen horarios flexibles y, dependiendo de su rol y ubicación, combinarán momentos de concentración autogestionada con encuentros presenciales en nuestros centros de colaboración. ¿Qué sucede después de postularse? Nuestro equipo de Adquisición de Talento está comprometido con brindar la mejor experiencia posible a los candidatos, así que no se preocupe: definitivamente tendrá noticias nuestras. Revisaremos su currículum y le 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 revisar solicitudes, analizar currículos o evaluar respuestas. Estas herramientas asisten a nuestro equipo de reclutamiento, pero no sustituyen el juicio humano. Las decisiones finales de contratación siempre las toman personas. Si desea más información sobre cómo se procesan sus datos, contáctenos.
