Архитектор по работе с данными и ИИ
Местоположение: Монтевидео / Буэнос-Айрес / Сан-Паулу / Барселона / Мадрид / гибридный формат
Почему стоит присоединиться к dLocal?
dLocal — это финансовая инфраструктура, которая обеспечивает глобальную торговлю на самых быстрорастущих рынках мира. Крупнейшие мировые компании доверяют нам, чтобы расширять свою деятельность в более чем 60 странах развивающихся рынков, перемещая денежные средства туда, где другие видят сложность. Мы не просто обрабатываем платежи; мы являемся архитекторами платежных экосистем и партнерами в расширении наших клиентов. Вы будете работать вместе с более чем 1300 коллегами из 40+ национальностей и решать глобальные задачи с первого дня.
Какова возможность?
Мы ищем архитектора данных, который будет обеспечивать техническое руководство по архитектуре данных и аналитики dLocal. Эта роль будет формировать масштабируемую, управляемую и легко используемую экосистему данных в рамках Data & AI и инженерного дела — связывая принадлежащие доменам продукты данных, платформы реального времени, аналитические рабочие нагрузки, случаи использования машинного обучения и потребление данных для бизнеса.
Вы будете выступать в качестве старшего технического эксперта по архитектурным решениям, преобразуя потребности бизнеса и продуктов в прагматичные проекты, которые сбалансируют масштабируемость, надежность, задержку, безопасность, интероперабельность, удобство для разработчиков и общую стоимость владения.
Что я буду делать?
- Определять и развивать корпоративные архитектуры данных, оценивать компромиссы и рекомендовать подходящие технологические паттерны для пакетной обработки, потоковой передачи, lakehouse, warehouse и операционных случаев использования.
- Анализировать и консультировать других архитекторов по аспектам данных в их RFC, помогая обеспечить соответствие корпоративным принципам данных, стандартам управления и архитектурному направлению.
- Руководить внедрением принципов data-mesh, включая владение, ориентированное на домен, данные как продукт, федеративное вычислительное управление, возможности платформы самообслуживания, обнаруживаемость, качество и измеримые SLA продуктов данных.
- Устанавливать эталонные архитектуры и инженерные стандарты для продуктов данных, конвейеров, приема, хранения, обработки, оркестрации, наблюдаемости, происхождения, безопасности и управления доступом.
- Осуществлять надзор за операционными SLA, включая задержку, стоимость, качество, свежесть, надежность и производительность в производственной среде.
- Проектировать и управлять потоковыми архитектурами с использованием таких технологий, как Kafka, Kinesis, Flink, Spark Structured Streaming и Databricks, поддерживая случаи использования от плановой пакетной обработки до обработки в реальном времени с субсекундной задержкой.
- Определять надежные паттерны обработки событий, включая схемы и контракты данных, реестры схем, обработку событий по времени, обработку запаздывающих событий, идемпотентность, дедупликацию, повторное выполнение и переобработку, потоки «мертвых писем» и SLA по свежести.
- Формировать семантические уровни и корпоративные онтологии, которые создают единое бизнес-значение в различных доменах, включая канонические сущности, метрики, измерения, отношения, бизнес-определения, метаданные, происхождение и версионирование.
- Устанавливать паттерны, позволяющие семантическим моделям обслуживать аналитику, операционные приложения, машинное обучение и ИИ без создания дублирующихся или противоречивых определений.
- Руководить развитием облачных платформ данных и возможностей lakehouse, включая Databricks, Unity Catalog, таблицы Delta/Iceberg, объектное хранилище, хранилища данных и уровни потребления BI в средах AWS и GCP.
- Обеспечивать архитектурное руководство для MLOps и возможностей платформы признаков, включая пакетные и онлайн-признаки, интеграции обслуживания моделей, пути данных с низкой задержкой, происхождение моделей/данных, мониторинг и управление.
- Руководить или участвовать в RFC по архитектуре, технических решениях, обзорах дизайна, планах миграции и дорожных картах внедрения; четко объяснять сложные компромиссы как техническим, так и нетехническим заинтересованным сторонам.
- Взаимодействовать с командными доменами для уточнения владения, обязанностей по продуктам данных, передачи операций, ответственности за качество, утверждения доступа и моделей междоменного потребления.
- Определять практические меры контроля качества данных, наблюдаемости, конфиденциальности, безопасности, устойчивости, управления затратами и готовности к производству.
- Брать на себя ответственность за критические архитектурные проблемы, способствовать их решению между командами и обеспечивать выполнение решений до этапа внедрения и эксплуатации.
- Выступать в качестве доверенного советника и технического наставника для инженеров данных, команд платформы, специалистов по данным, инженеров MLOps, команд BI и руководителей инженерных подразделений.
- Транслировать согласованное архитектурное видение, оставаясь при этом прагматичным, адаптивным и достаточно близким к реализации, чтобы подтвердить, что проекты работают в производственной среде.
Какие навыки мне нужны?
- Опыт проектирования и эксплуатации масштабируемых архитектур данных от 8–10+ лет, предпочтительно в сложных корпоративных средах или средах с быстрым ростом.
- Значительный опыт проектирования и внедрения архитектур и операционных моделей data-mesh, включая владение доменом, продукты данных, федеративное управление, платформы самообслуживания, контракты, качество и обнаруживаемость.
- Глубокий опыт работы с потоковыми и событийно-ориентированными архитектурами, включая Kafka или Kinesis и один или несколько движков обработки, таких как Flink или Spark Structured Streaming.
- Подтвержденная способность проектировать для рабочих нагрузок в реальном времени и почти в реальном времени, включая измерение задержки, семантику событийного времени, запаздывающие данные, состояние, дедупликацию, идемпотентность, повторное выполнение и восстановление после сбоев.
- Глубокие знания семантических уровней, бизнес-онтологий, канонических моделей данных, графов знаний или моделей метаданных, определений метрик и семантического управления.
- Опыт в моделировании данных, паттернах data lake и lakehouse, проектировании хранилищ данных, конвейерах данных, продуктах данных, метаданных, происхождении и технологиях управления данными.
- Опыт работы с облачными платформами и сервисами данных, особенно AWS и/или GCP; ценен опыт работы с Databricks, Unity Catalog, Delta Lake, Iceberg или сопоставимыми технологиями.
- Владение соответствующими технологиями данных и платформ, такими как Spark, Airflow, dbt, Kafka, Python, SQL, CI/CD, Infrastructure-as-Code и инструментами наблюдаемости.
- Опыт проектирования или поддержки MLOps, feature stores, онлайн/офлайн обслуживания данных или других систем данных для машинного обучения с низкой задержкой.
- Способность создавать практические системы для управления доступом к данным, хранения, управления, конфиденциальности, безопасности, качества и операционной ответственности.
- Глубокое понимание компромиссов в отношении надежности, масштабируемости, производительности, устойчивости, стоимости и привязки к поставщику.
- Отличные навыки управления заинтересованными сторонами, коммуникации, фасилитации и влияния, включая способность сбалансировать ожидания по доставке и техническое совершенство.
- Уверенность в управлении рисками, неопределенностью и конфликтами; способность принимать решения и объяснять их обоснование.
- Самостоятельность и проактивность, с пониманием того, когда следует обратиться за советом, а когда следует действовать.
Что мы предлагаем?
Помимо индивидуальных льгот, которые мы предоставляем для каждой страны, dLocal поможет вам развиваться и выходить за рамки обычного, предлагая вам:
- Гибкость в работе: мы ориентируемся на результат и производительность, а не на фиксированное рабочее время. Это означает, что у наших команд гибкий график, и, в зависимости от вашей роли и местоположения, вы будете сочетать самостоятельное время для сосредоточенной работы с моментами личного общения в наших центрах сотрудничества.
- Индустрия Fintech: работайте в динамичной и постоянно развивающейся среде, где есть много возможностей для творчества и развития.
- Программа бонусов за рекомендации: наши внутренние таланты — лучшие рекрутеры; порекомендуйте идеального кандидата на должность и получите вознаграждение.
- Работайте откуда угодно: члены команды могут работать во время путешествий до 3 месяцев каждый год.
Что происходит после подачи заявки?
Наша команда по подбору талантов стремится создать наилучший опыт для кандидатов, поэтому не волнуйтесь, вы обязательно получите от нас ответ. Мы рассмотрим ваше резюме и будем держать вас в курсе каждого этапа процесса по электронной почте!
Кроме того, вы можете ознакомиться с нашей веб-страницей, LinkedIn и Youtube, чтобы узнать больше о dLocal!
