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ProsperOps
ProsperOps
51 – 200 Empleados
B2BEmpresaSaaS
ProsperOps es una empresa de SaaS centrada en la automatización autónoma de FinOps para organizaciones que ejecutan cargas de trabajo en AWS, Google Cloud y Microsoft Azure. Su plataforma ayuda a los equipos de FinOps y DevOps a gestionar el gasto en la nube mediante la optimización de tarifas con IA, la gestión automatizada de compromisos, la programación de recursos y la optimización de cargas de trabajo. Al analizar continuamente los datos de facturación y ajustar los compromisos y las programaciones, ProsperOps busca mejorar la eficiencia de la nube, limitar el riesgo de dependencia y reducir el gasto innecesario. La empresa también ofrece capacidades de informes, análisis comparativos y showback para facilitar una mayor visibilidad de los costes y una mejor toma de decisiones financieras relacionadas con la nube.
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Empleos de la empresa

Ingeniero/a sénior de datos

Lidera el diseño de API en Python y plataformas de datos escalables para optimizar costes en la nube con PostgreSQL y Databricks. Impulsa la arquitectura backend, los flujos de trabajo de IA y las operaciones en producción.

INIndiaHíbridoTiempo completoLíderIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de datos
AWSAzureFlaskNubePostgresPythonRDBMSSparkTerraform

Descripción

  • Diseña y evoluciona sistemas backend y API escalables y nativos de la nube.
  • Desarrolla y gestiona servicios de API en Python, como FastAPI, que ponen a disposición las capacidades de la plataforma de datos.
  • Diseña esquemas de PostgreSQL y mejora la indexación, el rendimiento de las consultas y las migraciones.
  • Define la dirección técnica para garantizar la fiabilidad, la escalabilidad, el rendimiento y la eficiencia de costes en cargas de trabajo intensivas en datos.
  • Lidera iniciativas backend complejas desde el diseño inicial hasta el lanzamiento en producción y la madurez operativa.
  • Mantiene pipelines de CI/CD con GitHub Actions y Terraform, e implementa cambios en producción.
  • Diagnostica problemas en API, bases de datos y pipelines de datos.
  • Colabora con los equipos de ingeniería de datos, frontend, plataforma y SRE.
  • Define estándares de ingeniería para la calidad del código, las pruebas, CI/CD, la observabilidad y las operaciones.
  • Revisa diseños e implementaciones de distintos equipos y ofrece orientación.
  • Guía a ingenieros con distintos niveles de experiencia.
  • Aplica los avances del sector a sistemas backend, plataformas en la nube e ingeniería de datos a gran escala.

Requisitos

  • Grado o máster en informática, ingeniería o experiencia práctica equivalente.
  • Al menos ocho años de experiencia en ingeniería backend.
  • Experiencia práctica en desarrollo de aplicaciones y servicios con Python, incluidas API y servicios en producción.
  • Sólida experiencia con bases de datos relacionales, idealmente PostgreSQL.
  • Experiencia en diseño de esquemas, desarrollo y optimización de consultas complejas, herramientas de migración como Flyway y análisis de planes de consulta para depurar el rendimiento.
  • Experiencia en el diseño, desarrollo, implementación y operación de API REST con FastAPI, Flask o un framework equivalente.
  • Experiencia en la creación y el mantenimiento de automatización de despliegues CI/CD con GitHub Actions, Azure DevOps u herramientas similares.
  • Experiencia con infraestructura como código mediante Terraform o una herramienta comparable.
  • Experiencia en la creación de plataformas de datos o analítica a gran escala.
  • Sólidos conocimientos de observabilidad, monitorización, trazado distribuido, perfilado de consultas y diagnóstico de latencia.
  • Experiencia con requisitos de seguridad, cumplimiento normativo y SaaS empresarial.
  • Experiencia previa en FinOps, optimización de costes en la nube o plataformas SaaS empresariales.
  • Experiencia con AWS, incluidos ECS/Fargate, RDS, S3, IAM y Secrets Manager.
  • Experiencia en la creación de sistemas backend con IA, incluidos flujos de trabajo basados en LLM o agentes.
  • Se valorará, pero no es obligatorio: Power BI Direct Lake y modelado semántico para analítica en lakehouse.
  • Se valorará, pero no es obligatorio: Mosaic AI, capacidades de GenAI de Databricks o implementaciones de Feature Store.
  • Se valorará, pero no es obligatorio: contribuciones a Spark de código abierto, contenido para la comunidad de Databricks o certificaciones como Databricks Certified Data Engineer Professional.

Beneficios

  • Remuneración competitiva.
  • Modalidades de trabajo flexibles.
  • Trayectorias de crecimiento definidas para líderes técnicos sénior.
  • Equipo remoto dentro de la región en la que se anuncia el puesto.
  • Empleador que ofrece igualdad de oportunidades.
  • Se ofrecen adaptaciones para las candidaturas que las necesiten.

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