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Ovoko \ RRR.LT
Ovoko \ RRR.LT
51 – 200 Empleados
Comercio electrónicoConsultoríaLogística
Ovoko \ RRR.LT gestiona un mercado en línea de piezas de automóvil usadas que conecta a empresas de desguace y reciclaje de vehículos, así como a otros vendedores, con concesionarios, mecánicos y aficionados al mundo del motor. Su catálogo incluye más de 23 millones de piezas, con envíos por toda Europa y una garantía de devolución del dinero de 14 días. La empresa también ofrece herramientas digitales para ayudar a las empresas a gestionar el inventario y las ventas en el mercado posventa de la automoción, y promueve la reutilización de componentes de vehículos mediante un modelo de economía circular.
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Empleos de la empresa

Ingeniero sénior de plataformas de datos

Desarrolla la infraestructura de datos que impulsa el marketplace de piezas de coches usados de Ovoko, dando soporte a analítica, IA y desarrollo de producto. Trabaja con Kubernetes, AWS y Snowflake para mantener plataformas de datos fiables y escalables.

LTLituaniaHíbridoTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de datos
ApacheAWSGoGrafanaKafkaKubernetesNubePrometheusPythonTerraform

Descripción

  • Desarrolla y escala la plataforma de datos de Ovoko para analítica, ciencia de datos, IA y desarrollo de producto.
  • Gestiona la infraestructura de la plataforma, que abarca Kubernetes en instalaciones propias, AWS y Snowflake.
  • Toma decisiones de arquitectura que favorezcan la escalabilidad, la portabilidad, la facilidad de mantenimiento y la adaptabilidad.
  • Crea herramientas de autoservicio y flujos de CI/CD para el código y la infraestructura de datos.
  • Facilita el desarrollo y despliegue independientes de canalizaciones y proyectos dbt, con entornos separados, pruebas automatizadas y publicación segura de datos.
  • Opera servicios de orquestación, streaming, consultas y almacenamiento, incluidos sus actualizaciones, copias de seguridad, recuperación y respuesta a incidentes.
  • Implementa la observabilidad de toda la plataforma mediante métricas, registros, alertas y guías operativas prácticas.
  • Gestiona accesos, secretos, seguridad y cumplimiento conforme al principio de mínimo privilegio.
  • Planifica la capacidad, ajusta el rendimiento y optimiza los costes de Kubernetes, Snowflake, la infraestructura en la nube y las herramientas.
  • Proporciona acceso seguro y controlado a los datos para asistentes y agentes de IA, además de infraestructura para modelos de IA comerciales o alojados por cuenta propia.
  • Colabora con profesionales de ingeniería de datos, ingeniería analítica y el equipo de infraestructura.

Requisitos

  • Experiencia práctica en ingeniería de plataformas, DevOps o SRE, con infraestructura de producción para plataformas de datos o sistemas de backend.
  • Experiencia operando Kubernetes en producción, incluidos despliegues, escalado automático, redes y resolución de problemas.
  • Experiencia práctica con infraestructura como código, por ejemplo Terraform, y canalizaciones de CI/CD, como GitHub Actions o GitLab CI; familiaridad con GitOps.
  • Experiencia con infraestructura en la nube, incluidas redes, IAM y gestión de costes; se valora la experiencia con AWS.
  • Experiencia configurando monitorización y alertas con herramientas como Prometheus y Grafana, diagnosticando problemas de rendimiento y gestionando incidentes de producción.
  • Capacidad para programar en Python o Go y crear automatizaciones y herramientas internas.
  • Conocimientos de cargas de trabajo de datos y herramientas como sistemas de orquestación, almacenes de datos, plataformas de streaming y dbt.
  • Conocimientos prácticos de seguridad de infraestructura, incluidos controles de acceso, gestión de secretos y el principio de mínimo privilegio.
  • Comodidad usando herramientas de desarrollo asistido por IA en el trabajo diario de ingeniería.
  • Capacidad para trabajar de forma autónoma, tomar decisiones técnicas pragmáticas y colaborar con los equipos de ingeniería de datos, ingeniería analítica e infraestructura.
  • Se valora: experiencia práctica con Kafka y Apache Flink.
  • Se valora: experiencia operando Apache Iceberg en producción.
  • Se valora: experiencia diseñando y operando plataformas de datos híbridas en entornos locales y en la nube, incluida la replicación incremental, CDC y los patrones upsert.

Beneficios

  • Seguro médico privado
  • Plan de opciones sobre acciones para empleados (ESOP)
  • Presupuesto para formación y desarrollo personal
  • Ayuda para desplazamientos, con aparcamiento cubierto o transporte público
  • Aperitivos y bebidas en el trabajo
  • Gimnasio en las instalaciones
  • Elección de equipos y software con macOS o Windows
  • Posibilidad de trabajar desde cualquier lugar hasta 30 días al año
  • Programa de recomendaciones de empleados

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