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201 – 500 Mitarbeitende
E-CommerceFintech
dLocal ist ein Fintech-Unternehmen, das Zahlungsinfrastrukturen für globale Unternehmen entwickelt, die Kundinnen und Kunden in aufstrebenden Märkten bedienen. Die Plattform bündelt lokale Zahlungsmethoden und Währungen in mehr als 40 Ländern und bietet Dienstleistungen für Zahlungseingänge, Auszahlungen und das Echtzeit-Management von Betrug. Durch die Vereinfachung grenzüberschreitender Transaktionen unterstützt dLocal Unternehmen aus den Bereichen E-Commerce, Sharing Economy, digitale Medien, Finanzdienstleistungen und weiteren Branchen dabei, Verbraucherinnen und Verbraucher in Afrika, Asien, Lateinamerika und anderen wachstumsstarken Märkten zu erreichen.
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Senior Data- und KI-Architekt – dLocal, Montevideo Hybrid

Leite dLocals globale Architektur für Fintech-Daten und Analysen. Entwickle Data Mesh, Streaming-, Lakehouse-, semantische, Cloud- und MLOps-Plattformen mit klarer Governance.

UYUruguayHybridVollzeitSeniorLeadErforderliche Sprache: EnglischKI-IngenieurMachine-Learning-Ingenieur
AirflowAWSCloudGoogle Cloud PlatformKafkaPythonSparkSQLUnity

Beschreibung

  • Gib die technische Richtung für dLocals Daten- und Analysearchitektur vor
  • Baue ein skalierbares, governanciertes und zugängliches Datenökosystem für Data & AI und Engineering auf
  • Verbinde domänenspezifische Datenprodukte mit Echtzeitplattformen, analytischen Workloads, Machine-Learning-Anwendungen und der geschäftlichen Nutzung
  • Definiere Unternehmensarchitekturen für Batch-, Streaming-, Lakehouse-, Warehouse- und operative Datenszenarien
  • Prüfe RFCs und berate Architektinnen und Architekten bei Entscheidungen zur Datenarchitektur
  • Treibe die Einführung eines Data Mesh durch Domänenverantwortung, Datenprodukte, föderierte Governance, Self-Service-Plattformen, Auffindbarkeit, Qualität und SLAs voran
  • Erstelle Referenzarchitekturen und Engineering-Standards für Datenprodukte, Pipelines, Ingestion, Speicherung, Verarbeitung, Orchestrierung, Observability, Datenherkunft, Sicherheit und Zugriff
  • Entwirf und verantworte Streaming-Plattformen mit Kafka, Kinesis, Flink, Spark Structured Streaming und Databricks
  • Etabliere Verfahren für die Ereignisverarbeitung, einschließlich Schemata, Verträgen, Ereigniszeit, verspäteten Daten, Idempotenz, Deduplizierung, Replay, erneuter Verarbeitung, Dead-Letter-Behandlung und Freshness-SLAs
  • Entwickle domänenübergreifende semantische Schichten und Unternehmensontologien
  • Steuere Cloud-Datenplattformen und Lakehouse-Funktionen über AWS und GCP hinweg
  • Gib die architektonische Richtung für MLOps- und Feature-Plattform-Funktionen vor
  • Leite RFCs zur Architektur, technische Entscheidungen, Design-Reviews, Migrationsstrategien und Bereitstellungs-Roadmaps oder unterstütze sie
  • Arbeite mit Domänenteams an Verantwortlichkeiten, Zuständigkeiten für Produkte, betrieblicher Übergabe, Qualität, Zugriffsgenehmigungen und domänenübergreifender Nutzung
  • Definiere Schutzmaßnahmen für Datenqualität, Observability, Datenschutz, Sicherheit, Resilienz, Kostenkontrolle und Produktionsreife
  • Bearbeite kritische Architekturprobleme teamübergreifend und begleite Entscheidungen bis in Implementierung und Betrieb
  • Betreue Dateningenieurinnen und -ingenieure, Plattformteams, Data Scientists, MLOps Engineers, BI-Teams und Engineering-Führungskräfte
  • Vermittle die Architekturvision und validiere Designs in der Produktion

Anforderungen

  • Du verfügst über 8–10 oder mehr Jahre Erfahrung im Entwurf und Betrieb skalierbarer Datenarchitekturen, idealerweise in komplexen Unternehmen oder wachstumsstarken Umgebungen
  • Du weist umfassende Kenntnisse in Data-Mesh-Architekturen und Betriebsmodellen nach, einschließlich Domänenverantwortung, Datenprodukten, föderierter Governance, Self-Service-Plattformen, Verträgen, Qualität und Auffindbarkeit
  • Du hast fundierte Erfahrung mit Streaming- und ereignisgesteuerten Systemen, einschließlich Kafka oder Kinesis sowie einer Verarbeitungsengine wie Flink oder Spark Structured Streaming
  • Du kannst Erfahrung im Entwurf von Echtzeit- und Fast-Echtzeit-Workloads mit Latenzmessung, Ereigniszeitsemantik, verspäteten Daten, Zuständen, Deduplizierung, Idempotenz, Replay und Fehlerwiederherstellung vorweisen
  • Du verstehst semantische Schichten, Geschäftsontologien, kanonische Modelle, Wissensgraphen oder Metadatenmodelle, Metrikdefinitionen und semantische Governance
  • Du verfügst über Expertenkenntnisse in Datenmodellierung, Lake- und Lakehouse-Mustern, Warehouse-Design, Pipelines, Datenprodukten, Metadaten, Datenherkunft und Technologien für Datenmanagement
  • Du hast Erfahrung mit AWS- und/oder GCP-Datenplattformen; Databricks, Unity Catalog, Delta Lake, Iceberg oder vergleichbare Technologien sind von Vorteil
  • Du beherrschst Spark, Airflow, dbt, Kafka, Python, SQL, CI/CD, Infrastructure as Code und Observability-Tools
  • Du hast MLOps, Feature Stores, Online- und Offline-Serving oder andere latenzarme Machine-Learning-Datensysteme architektonisch gestaltet oder unterstützt
  • Du kannst Rahmenwerke für Datenzugriff, Data Stewardship, Governance, Datenschutz, Sicherheit, Qualität und betriebliche Verantwortlichkeit etablieren
  • Du verstehst die Zielkonflikte zwischen Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Leistung, Resilienz, Kosten und Anbieterabhängigkeit
  • Du verfügst über ausgezeichnete Fähigkeiten im Stakeholder-Management, in Kommunikation, Moderation und Einflussnahme
  • Du gehst sicher mit Risiken, Unklarheit und Konflikten um und kannst Entscheidungen treffen und erläutern
  • Du arbeitest selbstständig und proaktiv und verfügst über ein gutes Urteilsvermögen, wann du Beiträge einholen und wann du eigenständig vorgehen solltest

Zusatzleistungen

  • Flexible Arbeitszeiten und Arbeitsmodelle, die selbstorganisierte Fokuszeit mit persönlicher Zusammenarbeit in den jeweiligen Hubs verbinden – abhängig von Rolle und Standort
  • Die Möglichkeit, in der Fintech-Branche zu arbeiten
  • Mitarbeitenden-Empfehlungsbonus
  • Die Möglichkeit, beim Reisen bis zu drei Monate pro Jahr von überall aus zu arbeiten

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