Flexera desarrolla software de gestión y optimización de activos tecnológicos para organizaciones que administran entornos de TI complejos. Su plataforma Flexera One ofrece una visión conjunta de los activos de software, SaaS, hardware y nube, y ayuda a los equipos a controlar el gasto en SaaS, gestionar licencias de software y supervisar el ciclo de vida de los activos de TI. Flexera también vincula la gestión de activos de TI con las prácticas de FinOps, para que los equipos de finanzas y tecnología comprendan los costos de la nube, mejoren el uso de los recursos y aborden los riesgos de seguridad y cumplimiento normativo. Sus productos ayudan a las empresas a tomar decisiones fundamentadas sobre el gasto y las operaciones tecnológicas.
Ingeniero principal de datos, lakehouse de Databricks (India, híbrido)
Define las plataformas lakehouse de Databricks y backend de Python de Flexera. Da soporte a productos SaaS empresariales para optimizar costes tecnológicos, analítica e IA/ML.
Descripción
- Liderar la arquitectura y el desarrollo de sistemas backend y API escalables y nativos de la nube.
- Desarrollar y operar servicios API en Python, como FastAPI, que proporcionen acceso a las capacidades de la plataforma de datos.
- Diseñar y optimizar esquemas, índices, consultas y migraciones de esquema de PostgreSQL.
- Definir la dirección técnica para la fiabilidad, escalabilidad, rendimiento y eficiencia de costes de cargas de trabajo con uso intensivo de datos.
- Liderar proyectos backend complejos desde el diseño inicial hasta su puesta en producción y operación continua.
- Mantener canalizaciones de CI/CD con GitHub Actions y Terraform, y desplegar cambios en producción.
- Resolver problemas en API, bases de datos y canalizaciones de datos.
- Colaborar con los equipos de ingeniería de datos, frontend, plataforma y SRE.
- Establecer estándares de ingeniería para la calidad del código, las pruebas, CI/CD, la observabilidad y las prácticas operativas.
- Asesorar a los equipos sobre diseños e implementaciones técnicas.
- Guiar y formar a ingenieros de nivel júnior y sénior.
- Aplicar prácticas actuales en sistemas backend, plataformas en la nube e ingeniería de datos a gran escala.
- Guiar el diseño y el rendimiento del lakehouse de Databricks de Flexera para analítica, IA/ML y desarrollo de productos.
Requisitos
- Título universitario o de máster en informática o ingeniería, o experiencia práctica equivalente.
- Al menos 8 años de experiencia en ingeniería backend.
- Experiencia práctica desarrollando aplicaciones y servicios en Python, incluidas API en producción.
- Sólidos conocimientos de bases de datos relacionales, preferiblemente PostgreSQL, incluidos el diseño de esquemas, el desarrollo y la optimización de consultas complejas, herramientas de migración como Flyway y el análisis del rendimiento de planes de consulta.
- Experiencia en el diseño, desarrollo, despliegue y operación de API REST con FastAPI, Flask o un framework equivalente.
- Experiencia desarrollando y manteniendo automatización de despliegues CI/CD con GitHub Actions, Azure DevOps o herramientas similares.
- Experiencia con infraestructura como código mediante Terraform o una herramienta comparable.
- Capacidad para aprovisionar recursos en la nube de forma autónoma.
- Experiencia desarrollando plataformas de datos o analítica a gran escala.
- Amplia experiencia con observabilidad, monitorización, trazas distribuidas, perfilado de consultas y resolución de problemas de latencia.
- Experiencia con requisitos de seguridad, cumplimiento normativo y SaaS empresarial.
- Experiencia 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 desarrollando sistemas backend basados en IA, incluidos flujos de trabajo basados en LLM o agentes.
- Se valorará la experiencia con el modo Direct Lake de Power BI y el modelado semántico para analítica de lakehouse.
- Se valorará el conocimiento de Mosaic AI, las capacidades de IA generativa de Databricks o la implementación de almacenes de características.
- Se valorarán las contribuciones a Spark de código abierto, el contenido para la comunidad de Databricks o certificaciones como Databricks Certified Data Engineer Professional.
Beneficios
- Remuneración competitiva.
- Modalidades de trabajo flexibles.
- Itinerarios de desarrollo definidos para líderes técnicos sénior.
- Cultura colaborativa, inclusiva y centrada en la tecnología.
- Igualdad de oportunidades en el empleo.
- Adaptaciones en el lugar de trabajo disponibles previa solicitud.