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201 – 500 Employés
Commerce électroniqueFintech
dLocal est une entreprise fintech qui développe une infrastructure de paiement pour les entreprises internationales servant des clients sur les marchés émergents. Sa plateforme regroupe les moyens de paiement et les devises locales dans plus de 40 pays, avec des services couvrant l’encaissement, les versements et la gestion des fraudes en temps réel. En simplifiant les transactions transfrontalières, dLocal aide les entreprises du commerce électronique, de l’économie collaborative, des médias numériques, des services financiers et d’autres secteurs à atteindre les consommateurs en Afrique, en Asie, en Amérique latine et sur d’autres marchés à forte croissance.
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Offres de l’entreprise

Architecte senior Données et IA — dLocal, Montevideo hybride

Pilotez l’architecture mondiale des données et de l’analytique de dLocal dans la fintech. Définissez des plateformes gouvernées de data mesh, streaming, lakehouse, sémantique, cloud et MLOps.

UYUruguayHybrideTemps pleinSeniorLeadLangue Requise : anglaisIngénieur en apprentissage automatiqueIngénieur en IA
AirflowAWSCloudGoogle Cloud PlatformKafkaPythonSparkSQLUnity

Description

  • Définir l’orientation technique de l’architecture des données et de l’analytique de dLocal
  • Construire un écosystème de données évolutif, gouverné et accessible couvrant la Data & AI et l’ingénierie
  • Relier les produits de données des domaines aux plateformes temps réel, aux charges analytiques, aux applications d’apprentissage automatique et aux usages métier
  • Définir des architectures d’entreprise pour les cas d’usage de données en lot, en streaming, lakehouse, entrepôt et opérationnels
  • Examiner les RFC et conseiller les architectes sur les décisions d’architecture des données
  • Piloter l’adoption du data mesh grâce à la responsabilité des domaines, aux produits de données, à la gouvernance fédérée, aux plateformes en libre-service, à la découvrabilité, à la qualité et aux SLA
  • Créer des architectures de référence et des standards d’ingénierie couvrant les produits de données, les pipelines, l’ingestion, le stockage, le traitement, l’orchestration, l’observabilité, la traçabilité, la sécurité et les accès
  • Concevoir et gouverner des plateformes de streaming avec Kafka, Kinesis, Flink, Spark Structured Streaming et Databricks
  • Établir des pratiques de traitement des événements pour les schémas, les contrats, le temps événementiel, les données tardives, l’idempotence, la déduplication, la relecture, le retraitement, la gestion des messages en échec et les SLA de fraîcheur
  • Développer des couches sémantiques interdomaines et des ontologies d’entreprise
  • Orienter les plateformes de données cloud et les capacités lakehouse sur AWS et GCP
  • Définir l’orientation architecturale des capacités MLOps et des plateformes de features
  • Diriger ou soutenir les RFC d’architecture, les décisions techniques, les revues de conception, les stratégies de migration et les feuilles de route de livraison
  • Collaborer avec les équipes de domaine sur la responsabilité, les responsabilités produit, le transfert opérationnel, la qualité, les validations d’accès et les usages interdomaines
  • Définir des mesures de protection pour la qualité des données, l’observabilité, la confidentialité, la sécurité, la résilience, la maîtrise des coûts et la préparation à la production
  • Traiter les problèmes architecturaux critiques entre les équipes et mener les décisions jusqu’à leur mise en œuvre et leur exploitation
  • Accompagner les ingénieurs data, les équipes plateforme, les data scientists, les ingénieurs MLOps, les équipes BI et les responsables de l’ingénierie
  • Communiquer la vision architecturale et valider les conceptions en production

Exigences

  • Justifier de 8 à 10 ans ou plus d’expérience dans la conception et l’exploitation d’architectures de données évolutives, idéalement dans des environnements complexes ou à forte croissance
  • Démontrer une solide expertise des architectures et des modèles opérationnels de data mesh, notamment la responsabilité des domaines, les produits de données, la gouvernance fédérée, les plateformes en libre-service, les contrats, la qualité et la découvrabilité
  • Posséder une expérience approfondie des systèmes de streaming et événementiels, notamment Kafka ou Kinesis et un moteur de traitement tel que Flink ou Spark Structured Streaming
  • Démontrer une expérience de conception de charges temps réel et quasi temps réel impliquant la mesure de la latence, la sémantique du temps événementiel, les données tardives, l’état, la déduplication, l’idempotence, la relecture et la reprise après incident
  • Comprendre les couches sémantiques, les ontologies métier, les modèles canoniques, les graphes de connaissances ou les modèles de métadonnées, les définitions de métriques et la gouvernance sémantique
  • Posséder une expertise en modélisation des données, architectures lake et lakehouse, conception d’entrepôts, pipelines, produits de données, métadonnées, traçabilité et technologies de gestion des données
  • Avoir une expérience des plateformes de données AWS et/ou GCP ; Databricks, Unity Catalog, Delta Lake, Iceberg ou des technologies comparables constituent des atouts
  • Maîtriser Spark, Airflow, dbt, Kafka, Python, SQL, CI/CD, l’infrastructure as code et les outils d’observabilité
  • Avoir conçu ou accompagné des solutions MLOps, des feature stores, du serving en ligne et hors ligne ou d’autres systèmes de données de machine learning à faible latence
  • Être capable d’établir des cadres pour l’accès aux données, la responsabilité des données, la gouvernance, la confidentialité, la sécurité, la qualité et la responsabilité opérationnelle
  • Comprendre les compromis entre fiabilité, évolutivité, performance, résilience, coûts et dépendance aux fournisseurs
  • Démontrer d’excellentes aptitudes en gestion des parties prenantes, communication, facilitation et influence
  • Être à l’aise dans la gestion des risques, de l’ambiguïté et des conflits tout en prenant et en expliquant les décisions
  • Travailler de manière autonome et proactive, avec un jugement sûr pour savoir quand solliciter des avis et quand avancer

Avantages

  • Des horaires et modalités de travail flexibles conciliant temps de concentration autogéré et collaboration en présentiel dans des hubs, selon le poste et le lieu
  • L’occasion de travailler dans le secteur de la fintech
  • Programme de prime de recommandation des employés
  • Possibilité de travailler depuis n’importe où tout en voyageant jusqu’à trois mois par an

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