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A dLocal é uma empresa de fintech que desenvolve infraestrutura de pagamentos para negócios globais que atendem clientes em mercados emergentes. Sua plataforma reúne métodos de pagamento e moedas locais em mais de 40 países, com serviços que incluem recebimentos, pagamentos e gerenciamento de fraudes em tempo real. Ao simplificar transações internacionais, a dLocal ajuda empresas de comércio eletrônico, economia compartilhada, mídia digital, serviços financeiros e outros setores a alcançar consumidores na África, na Ásia, na América Latina e em outros mercados de alto crescimento.
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Vagas da empresa

Arquiteto sênior de Dados e IA — dLocal, Montevidéu híbrido

Lidere a arquitetura global de dados e analytics da dLocal no setor fintech. Defina plataformas governadas de data mesh, streaming, lakehouse, semântica, nuvem e MLOps.

UYUruguaiHíbridoTempo integralSêniorLíderIdioma Obrigatório: inglêsEngenheiro de IAEngenheiro de machine learning
AirflowAWSGoogle Cloud PlatformKafkaNuvemPythonSparkSQLUnity

Descrição

  • Definir a direção técnica da arquitetura de dados e analytics da dLocal
  • Construir um ecossistema de dados escalável, governado e acessível que abranja Data & AI e engenharia
  • Conectar produtos de dados de domínio a plataformas em tempo real, cargas analíticas, aplicações de aprendizado de máquina e consumo empresarial
  • Definir arquiteturas corporativas para casos de uso de dados em lote, streaming, lakehouse, data warehouse e operações
  • Revisar RFCs e aconselhar arquitetos sobre decisões de arquitetura de dados
  • Impulsionar a adoção de data mesh por meio de responsabilidade por domínio, produtos de dados, governança federada, plataformas de autoatendimento, descoberta, qualidade e SLAs
  • Criar arquiteturas de referência e padrões de engenharia para produtos de dados, pipelines, ingestão, armazenamento, processamento, orquestração, observabilidade, linhagem, segurança e acesso
  • Projetar e governar plataformas de streaming usando Kafka, Kinesis, Flink, Spark Structured Streaming e Databricks
  • Estabelecer práticas de processamento de eventos para esquemas, contratos, tempo do evento, dados atrasados, idempotência, deduplicação, replay, reprocessamento, tratamento de mensagens rejeitadas e SLAs de atualização
  • Desenvolver camadas semânticas entre domínios e ontologias corporativas
  • Orientar plataformas de dados em nuvem e recursos de lakehouse na AWS e no GCP
  • Definir a direção arquitetural para MLOps e recursos de plataformas de features
  • Liderar ou apoiar RFCs de arquitetura, decisões técnicas, revisões de design, estratégias de migração e roadmaps de entrega
  • Trabalhar com equipes de domínio em responsabilidades, atribuições de produto, transição operacional, qualidade, aprovações de acesso e uso entre domínios
  • Definir proteções para qualidade de dados, observabilidade, privacidade, segurança, resiliência, controle de custos e prontidão para produção
  • Resolver questões arquiteturais críticas entre equipes e levar as decisões até a implementação e as operações
  • Orientar engenheiros de dados, equipes de plataforma, cientistas de dados, engenheiros de MLOps, equipes de BI e líderes de engenharia
  • Comunicar a visão arquitetural e validar os designs em produção

Requisitos

  • Ter mais de 8–10 anos de experiência projetando e operando arquiteturas de dados escaláveis, idealmente em ambientes corporativos complexos ou de alto crescimento
  • Demonstrar forte experiência em arquitetura e modelos operacionais de data mesh, incluindo responsabilidade por domínio, produtos de dados, governança federada, plataformas de autoatendimento, contratos, qualidade e descoberta
  • Ter experiência profunda com sistemas de streaming e orientados a eventos, incluindo Kafka ou Kinesis e um mecanismo de processamento como Flink ou Spark Structured Streaming
  • Demonstrar experiência projetando cargas em tempo real e quase em tempo real envolvendo medição de latência, semântica de tempo do evento, dados atrasados, estado, deduplicação, idempotência, replay e recuperação de falhas
  • Compreender camadas semânticas, ontologias de negócio, modelos canônicos, grafos de conhecimento ou modelos de metadados, definições de métricas e governança semântica
  • Ter conhecimento especializado em modelagem de dados, padrões de data lake e lakehouse, design de data warehouse, pipelines, produtos de dados, metadados, linhagem e tecnologias de gestão de dados
  • Ter experiência com plataformas de dados da AWS e/ou GCP; Databricks, Unity Catalog, Delta Lake, Iceberg ou tecnologias comparáveis são diferenciais
  • Ser proficiente em Spark, Airflow, dbt, Kafka, Python, SQL, CI/CD, infraestrutura como código e ferramentas de observabilidade
  • Ter projetado ou apoiado MLOps, feature stores, serving online e offline ou outros sistemas de dados de aprendizado de máquina de baixa latência
  • Ser capaz de estabelecer estruturas para acesso a dados, stewardship, governança, privacidade, segurança, qualidade e responsabilidade operacional
  • Compreender os trade-offs entre confiabilidade, escalabilidade, desempenho, resiliência, custo e dependência de fornecedores
  • Demonstrar excelentes habilidades de gestão de stakeholders, comunicação, facilitação e influência
  • Sentir-se confortável gerenciando riscos, ambiguidades e conflitos enquanto toma e explica decisões
  • Trabalhar de forma independente e proativa, com bom julgamento sobre quando buscar contribuições e quando prosseguir

Benefícios

  • Horários e modalidades de trabalho flexíveis que equilibram o tempo de foco autogerenciado com a colaboração presencial em hubs, dependendo da função e da localização
  • Oportunidade de trabalhar no setor fintech
  • Programa de bônus por indicação de funcionários
  • Possibilidade de trabalhar de qualquer lugar enquanto viaja por até três meses por ano

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