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201 – 500 Empleados
Comercio electrónicoFintech
dLocal es una empresa fintech que desarrolla infraestructura de pagos para negocios globales que atienden a clientes en mercados emergentes. Su plataforma integra métodos de pago y monedas locales en más de 40 países, con servicios que abarcan cobros, pagos y gestión del fraude en tiempo real. Al agilizar las transacciones transfronterizas, dLocal ayuda a empresas de comercio electrónico, economía colaborativa, medios digitales, servicios financieros y otros sectores a llegar a consumidores de África, Asia, América Latina y otros mercados de rápido crecimiento.
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Arquitecto sénior de Datos e IA — dLocal, Montevideo híbrido

Lidera la arquitectura global de datos y analítica de dLocal en fintech. Define plataformas gobernadas de malla de datos, streaming, lakehouse, semántica, nube y MLOps.

UYUruguayHíbridoTiempo completoSeniorLíderIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automáticoIngeniero de IA
AirflowAWSGoogle Cloud PlatformKafkaNubePythonSparkSQLUnity

Descripción

  • Define la dirección técnica de la arquitectura de datos y analítica de dLocal
  • Construye un ecosistema de datos escalable, gobernado y accesible que abarque Data & AI e ingeniería
  • Conecta productos de datos de dominio con plataformas en tiempo real, cargas analíticas, aplicaciones de aprendizaje automático y consumo empresarial
  • Define arquitecturas empresariales para casos de uso de datos por lotes, streaming, lakehouse, almacenes y operaciones
  • Revisa RFC y asesora a arquitectos en decisiones de arquitectura de datos
  • Impulsa la adopción de la malla de datos mediante la responsabilidad de los dominios, productos de datos, gobernanza federada, plataformas de autoservicio, capacidad de descubrimiento, calidad y SLA
  • Crea arquitecturas de referencia y estándares de ingeniería para productos de datos, canalizaciones, ingestión, almacenamiento, procesamiento, orquestación, observabilidad, linaje, seguridad y acceso
  • Diseña y gobierna plataformas de streaming con Kafka, Kinesis, Flink, Spark Structured Streaming y Databricks
  • Establece prácticas de procesamiento de eventos para esquemas, contratos, tiempo de evento, datos retrasados, idempotencia, deduplicación, reproducción, reprocesamiento, gestión de colas de mensajes fallidos y SLA de actualización
  • Desarrolla capas semánticas entre dominios y ontologías empresariales
  • Guía las plataformas de datos en la nube y las capacidades de lakehouse en AWS y GCP
  • Define la dirección arquitectónica de MLOps y de las capacidades de plataformas de características
  • Lidera o respalda RFC de arquitectura, decisiones técnicas, revisiones de diseño, estrategias de migración y hojas de ruta de entrega
  • Trabaja con equipos de dominio en responsabilidad, funciones de producto, traspaso operativo, calidad, aprobaciones de acceso y uso entre dominios
  • Define salvaguardas para la calidad de datos, observabilidad, privacidad, seguridad, resiliencia, control de costes y preparación para producción
  • Aborda problemas arquitectónicos críticos entre equipos y lleva las decisiones hasta la implementación y las operaciones
  • Mentoriza a ingenieros de datos, equipos de plataforma, científicos de datos, ingenieros de MLOps, equipos de BI y líderes de ingeniería
  • Comunica la visión arquitectónica y valida los diseños en producción

Requisitos

  • Aporta más de 8–10 años de experiencia en el diseño y la operación de arquitecturas de datos escalables, idealmente en entornos empresariales complejos o de alto crecimiento
  • Demuestra sólidos conocimientos de arquitectura y modelos operativos de malla de datos, incluida la responsabilidad de dominios, productos de datos, gobernanza federada, plataformas de autoservicio, contratos, calidad y capacidad de descubrimiento
  • Cuenta con amplia experiencia en sistemas de streaming y orientados a eventos, incluidos Kafka o Kinesis y un motor de procesamiento como Flink o Spark Structured Streaming
  • Demuestra experiencia en el diseño de cargas en tiempo real y casi en tiempo real que impliquen medición de latencia, semántica de tiempo de evento, datos retrasados, estado, deduplicación, idempotencia, reproducción y recuperación ante fallos
  • Comprende las capas semánticas, ontologías empresariales, modelos canónicos, grafos de conocimiento o modelos de metadatos, definiciones de métricas y gobernanza semántica
  • Aporta conocimientos expertos de modelado de datos, patrones de lago y lakehouse, diseño de almacenes, canalizaciones, productos de datos, metadatos, linaje y tecnologías de gestión de datos
  • Tiene experiencia con plataformas de datos de AWS y/o GCP; son valiosas tecnologías como Databricks, Unity Catalog, Delta Lake, Iceberg o equivalentes
  • Domina Spark, Airflow, dbt, Kafka, Python, SQL, CI/CD, infraestructura como código y herramientas de observabilidad
  • Ha diseñado o respaldado MLOps, almacenes de características, servicio en línea y fuera de línea u otros sistemas de datos de aprendizaje automático de baja latencia
  • Puede establecer marcos para el acceso a datos, la custodia, la gobernanza, la privacidad, la seguridad, la calidad y la responsabilidad operativa
  • Comprende las compensaciones entre fiabilidad, escalabilidad, rendimiento, resiliencia, costes y dependencia de proveedores
  • Demuestra excelentes habilidades de gestión de partes interesadas, comunicación, facilitación e influencia
  • Se siente cómodo gestionando riesgos, ambigüedad y conflictos mientras toma decisiones y explica sus fundamentos
  • Trabaja de forma independiente y proactiva, con buen criterio sobre cuándo solicitar aportes y cuándo avanzar

Beneficios

  • Horarios y modalidades de trabajo flexibles que equilibran el tiempo de concentración autogestionado con la colaboración presencial en centros de trabajo, según el puesto y la ubicación
  • Oportunidad de trabajar en la industria fintech
  • Programa de bonificación por recomendación de empleados
  • Posibilidad de trabajar desde cualquier lugar mientras viajas hasta tres meses al año

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