Ovoko \ RRR.LT
Ovoko \ RRR.LT
A Ovoko \ RRR.LT opera um marketplace on-line de peças automotivas usadas, conectando empresas de desmontagem e reciclagem de veículos e outros vendedores a concessionárias, mecânicos e entusiastas do setor automotivo. Seu catálogo reúne mais de 23 milhões de peças, com envio para toda a Europa e garantia de devolução do dinheiro em até 14 dias. A empresa também oferece ferramentas digitais que ajudam negócios a gerenciar estoque e vendas no mercado de reposição automotiva, incentivando a reutilização de componentes de veículos por meio de um modelo de economia circular.

Engenheiro(a) sênior de plataforma de dados

Desenvolva a infraestrutura de dados por trás do marketplace de peças usadas para carros da Ovoko, dando suporte a analytics, IA e desenvolvimento de produtos. Trabalhe com Kubernetes, AWS e Snowflake para manter plataformas de dados confiáveis e escaláveis.

Descrição

  • Desenvolva e amplie a plataforma de dados da Ovoko para analytics, ciência de dados, IA e desenvolvimento de produtos.
  • Gerencie a infraestrutura da plataforma, que abrange Kubernetes em servidores locais, AWS e Snowflake.
  • Faça escolhas de arquitetura que favoreçam escalabilidade, portabilidade, facilidade de manutenção e adaptabilidade.
  • Crie ferramentas de autoatendimento e fluxos de CI/CD para código e infraestrutura de dados.
  • Dê suporte ao desenvolvimento e à implantação independentes de pipelines e projetos dbt, com ambientes separados, testes automatizados e publicação segura de dados.
  • Opere serviços de orquestração, streaming, consultas e armazenamento, incluindo atualizações, backups, recuperação e resposta a incidentes.
  • Implemente a observabilidade em toda a plataforma com métricas, logs, alertas e runbooks práticos.
  • Gerencie acessos, segredos, segurança e conformidade conforme o princípio do menor privilégio.
  • Planeje a capacidade, ajuste o desempenho e otimize custos em Kubernetes, Snowflake, infraestrutura em nuvem e ferramentas.
  • Forneça acesso seguro e governado aos dados para assistentes e agentes de IA, além de infraestrutura para modelos de IA comerciais ou hospedados pela própria empresa.
  • Trabalhe em conjunto com as equipes de Engenharia de Dados, Engenharia de Analytics e Infraestrutura.

Requisitos

  • Experiência prática em engenharia de plataformas, DevOps ou SRE, operando infraestrutura de produção para plataformas de dados ou sistemas de backend.
  • Experiência operando Kubernetes em produção, incluindo implantações, escalonamento automático, redes e solução de problemas.
  • Experiência prática com infraestrutura como código, como Terraform, e pipelines de CI/CD, como GitHub Actions ou GitLab CI; familiaridade com GitOps.
  • Experiência com infraestrutura em nuvem, incluindo redes, IAM e gestão de custos; experiência com AWS é desejável.
  • Experiência configurando monitoramento e alertas com ferramentas como Prometheus e Grafana, diagnosticando problemas de desempenho e lidando com incidentes em produção.
  • Capacidade de programar em Python ou Go para criar automações e ferramentas internas.
  • Conhecimento de cargas de trabalho de dados e ferramentas como sistemas de orquestração, data warehouses, plataformas de streaming e dbt.
  • Conhecimento prático de segurança de infraestrutura, incluindo controles de acesso, gestão de segredos e o princípio do menor privilégio.
  • À vontade para usar ferramentas de desenvolvimento assistido por IA no trabalho diário de engenharia.
  • Capacidade de trabalhar com autonomia, fazer escolhas técnicas pragmáticas e colaborar com as equipes de Engenharia de Dados, Engenharia de Analytics e Infraestrutura.
  • Desejável: experiência prática com Kafka e Apache Flink.
  • Desejável: experiência operando Apache Iceberg em produção.
  • Desejável: experiência projetando e operando plataformas de dados híbridas em ambientes locais e na nuvem, incluindo replicação incremental, CDC e padrões de upsert.

Benefícios

  • Plano de saúde privado
  • Plano de opções de ações para funcionários (ESOP)
  • Verba para desenvolvimento pessoal e profissional
  • Auxílio para deslocamento, com estacionamento coberto ou transporte público
  • Lanches e bebidas no trabalho
  • Academia no local
  • Escolha de equipamentos e softwares para macOS ou Windows
  • Possibilidade de trabalhar de qualquer lugar por até 30 dias por ano
  • Programa de indicação de funcionários

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