dLocal — дамушы нарықтардағы клиенттерге қызмет көрсететін жаһандық бизнеске арналған төлем инфрақұрылымын әзірлейтін финтех компаниясы. Оның платформасы 40-тан астам елдегі жергілікті төлем әдістері мен валюталарын біріктіріп, төлем қабылдау, төлем жасау және алаяқтықты нақты уақыт режимінде басқару қызметтерін ұсынады. Шекарааралық транзакцияларды оңтайландыру арқылы dLocal электрондық коммерция, ортақ экономика, цифрлық медиа, қаржылық қызметтер және басқа да салалардағы бизнеске Африка, Азия, Латын Америкасы және басқа да қарқынды өсіп келе жатқан нарықтардағы тұтынушыларға қол жеткізуге көмектеседі.
Аға деректер және жасанды интеллект сәулетшісі — dLocal, Монтевидео гибридті жұмыс
dLocal компаниясының жаһандық финтех деректері мен аналитика архитектурасына жетекшілік етіңіз. Басқарылатын деректер торын, ағындық, lakehouse, семантикалық, бұлттық және MLOps платформаларын айқындаңыз.
Сипаттама
- dLocal компаниясының деректер және аналитика архитектурасының техникалық бағытын айқындау
- Data & AI мен инженерияны қамтитын масштабталатын, басқарылатын және қолжетімді деректер экожүйесін құру
- Домендік деректер өнімдерін нақты уақыттағы платформалармен, аналитикалық жүктемелермен, машиналық оқыту қолданбаларымен және бизнес тұтынуымен байланыстыру
- Пакеттік, ағындық, lakehouse, деректер қоймасы және операциялық деректерді пайдалану жағдайларына арналған кәсіпорын архитектураларын айқындау
- RFC құжаттарын қарап, деректер архитектурасы шешімдері бойынша сәулетшілерге кеңес беру
- Домен иелігі, деректер өнімдері, федеративті басқару, өзіне-өзі қызмет көрсету платформалары, табылымдылық, сапа және SLA арқылы деректер торын енгізуге жетекшілік ету
- Деректер өнімдерін, конвейерлерді, деректерді қабылдауды, сақтауды, өңдеуді, оркестрацияны, бақыланымдылықты, деректер шежіресін, қауіпсіздік пен қолжетімділікті қамтитын эталондық архитектуралар мен инженерлік стандарттар жасау
- Kafka, Kinesis, Flink, Spark Structured Streaming және Databricks қолданып, ағындық платформаларды жобалау және басқару
- Схемаларға, келісімшарттарға, оқиға уақытына, кешіккен деректерге, идемпотенттілікке, қайталануларды жоюға, қайта ойнатуға, қайта өңдеуге, өлі хаттарды өңдеуге және жаңалық SLA-ларына арналған оқиғаларды өңдеу тәжірибелерін қалыптастыру
- Домендер арасындағы семантикалық қабаттар мен кәсіпорын онтологияларын әзірлеу
- AWS және GCP орталарындағы бұлттық деректер платформалары мен lakehouse мүмкіндіктеріне бағыт беру
- MLOps және feature platform мүмкіндіктерінің архитектуралық бағытын белгілеу
- Архитектуралық RFC-лерге, техникалық шешімдерге, дизайн шолуларына, көшіру стратегияларына және жеткізу жол карталарына жетекшілік ету немесе қолдау көрсету
- Домендік топтармен иелік, өнім міндеттері, операциялық тапсыру, сапа, қолжетімділікті бекіту және домендер арасындағы пайдалану мәселелері бойынша жұмыс істеу
- Деректер сапасы, бақыланымдылық, құпиялылық, қауіпсіздік, тұрақтылық, шығындарды бақылау және өндіріске дайындық үшін қорғаныс шараларын айқындау
- Топтар арасындағы маңызды архитектуралық мәселелерді шешіп, шешімдерді енгізу мен операцияларға дейін жеткізу
- Деректер инженерлеріне, платформа топтарына, деректер ғалымдарына, MLOps инженерлеріне, BI топтарына және инженерлік жетекшілерге тәлімгерлік ету
- Архитектуралық пайымды жеткізіп, дизайндарды өндірісте тексеру
Талаптар
- Күрделі кәсіпорындарда немесе қарқынды өсіп жатқан ортада масштабталатын деректер архитектураларын жобалау және пайдалану бойынша 8–10+ жылдық тәжірибесі болу
- Домен иелігі, деректер өнімдері, федеративті басқару, өзіне-өзі қызмет көрсету платформалары, келісімшарттар, сапа және табылымдылықты қоса алғанда, деректер торының архитектурасы мен операциялық модельдерінде мықты сараптама көрсету
- Kafka немесе Kinesis және Flink не Spark Structured Streaming секілді өңдеу қозғалтқышын қоса алғанда, ағындық және оқиғаға негізделген жүйелерде терең тәжірибесі болу
- Кідірісті өлшеу, оқиға уақыты семантикасы, кешіккен деректер, күй, қайталануларды жою, идемпотенттілік, қайта ойнату және ақаудан қалпына келтіру қамтылатын нақты және нақтыға жуық уақыттағы жүктемелерді жобалау тәжірибесін көрсету
- Семантикалық қабаттарды, бизнес онтологияларын, канондық модельдерді, білім графтарын немесе метадеректер модельдерін, метрика анықтамаларын және семантикалық басқаруды түсіну
- Деректерді модельдеу, деректер көлі мен lakehouse үлгілері, қойма дизайны, конвейерлер, деректер өнімдері, метадеректер, деректер шежіресі және деректерді басқару технологиялары бойынша сараптамалық білімі болу
- AWS және/немесе GCP деректер платформаларында тәжірибесі болу; Databricks, Unity Catalog, Delta Lake, Iceberg немесе ұқсас технологияларды білу артықшылық саналады
- Spark, Airflow, dbt, Kafka, Python, SQL, CI/CD, infrastructure as code және бақыланымдылық құралдарын меңгеру
- MLOps, feature store, онлайн және офлайн қызмет көрсету немесе басқа да төмен кідірісті машиналық оқыту деректер жүйелерін жобалаған не қолдаған болу
- Деректерге қолжетімділік, stewardship, басқару, құпиялылық, қауіпсіздік, сапа және операциялық есептілік үшін құрылымдар қалыптастыра алу
- Сенімділік, масштабталу, өнімділік, тұрақтылық, шығын және жеткізушіге тәуелділік арасындағы ымыраларды түсіну
- Мүдделі тараптарды басқару, коммуникация, фасилитация және ықпал ету дағдыларының жоғары деңгейін көрсету
- Тәуекелді, белгісіздікті және қайшылықты басқара отырып, шешім қабылдап, оны түсіндіре алу
- Дербес әрі проактивті жұмыс істеу, пікірді қашан сұрау және қашан өз бетінше әрекет ету керегін дұрыс бағалау
Артықшылықтар
- Рөл мен орналасқан жерге байланысты, өз бетінше ұйымдастырылатын назар аудару уақытын кеңседегі бірлескен жұмыс орталықтарындағы ынтымақтастықпен үйлестіретін икемді кестелер мен жұмыс форматтары
- Финтех индустриясында жұмыс істеу мүмкіндігі
- Қызметкерлердің ұсыныстары үшін бонус бағдарламасы
- Жыл сайын үш айға дейін саяхаттап жүріп, әлемнің кез келген жерінен жұмыс істеу мүмкіндігі