dLocal, gelişmekte olan pazarlardaki müşterilere hizmet veren küresel işletmeler için ödeme altyapısı geliştiren bir fintech şirketidir. Platformu, 40'tan fazla ülkedeki yerel ödeme yöntemlerini ve para birimlerini bir araya getirerek ödeme alma, ödeme yapma ve gerçek zamanlı dolandırıcılık yönetimi hizmetleri sunar. dLocal, sınır ötesi işlemleri kolaylaştırarak e-ticaret, paylaşım ekonomisi, dijital medya, finansal hizmetler ve diğer sektörlerde faaliyet gösteren işletmelerin Afrika, Asya, Latin Amerika ve diğer yüksek büyüme potansiyeline sahip pazarlardaki tüketicilere ulaşmasına yardımcı olur.
Kıdemli Veri ve Yapay Zekâ Mimarı — dLocal, Montevideo Hibrit
dLocal’ın küresel fintech veri ve analitik mimarisine liderlik edin. Yönetilen veri ağı, akış, lakehouse, semantik, bulut ve MLOps platformlarını tanımlayın.
Açıklama
- dLocal’ın veri ve analitik mimarisi için teknik yönü belirlemek
- Data & AI ile mühendisliği kapsayan ölçeklenebilir, yönetilen ve erişilebilir bir veri ekosistemi oluşturmak
- Alan veri ürünlerini gerçek zamanlı platformlar, analitik iş yükleri, makine öğrenimi uygulamaları ve iş tüketimiyle birleştirmek
- Toplu işlem, akış, lakehouse, veri ambarı ve operasyonel veri kullanım senaryoları için kurumsal mimariler tanımlamak
- RFC’leri incelemek ve veri mimarisi kararlarında mimarlara danışmanlık yapmak
- Alan sahipliği, veri ürünleri, federatif yönetişim, self servis platformlar, keşfedilebilirlik, kalite ve SLA’ler aracılığıyla veri ağı benimsenmesini sağlamak
- Veri ürünleri, işlem hatları, veri alımı, depolama, işleme, orkestrasyon, gözlemlenebilirlik, veri soyu, güvenlik ve erişimi kapsayan referans mimariler ve mühendislik standartları oluşturmak
- Kafka, Kinesis, Flink, Spark Structured Streaming ve Databricks kullanarak akış platformları tasarlamak ve yönetişimini sağlamak
- Şemalar, sözleşmeler, olay zamanı, gecikmiş veriler, idempotensi, tekilleştirme, yeniden oynatma, yeniden işleme, ölü harf işleme ve güncellik SLA’lerini kapsayan olay işleme uygulamaları oluşturmak
- Alanlar arası semantik katmanlar ve kurumsal ontolojiler geliştirmek
- AWS ve GCP genelinde bulut veri platformlarına ve lakehouse yeteneklerine yön vermek
- MLOps ve özellik platformu yetenekleri için mimari yönü belirlemek
- Mimari RFC’lerine, teknik kararlara, tasarım incelemelerine, geçiş stratejilerine ve teslimat yol haritalarına liderlik etmek veya destek olmak
- Alan ekipleriyle sahiplik, ürün sorumlulukları, operasyonel devir, kalite, erişim onayları ve alanlar arası kullanım konularında çalışmak
- Veri kalitesi, gözlemlenebilirlik, gizlilik, güvenlik, dayanıklılık, maliyet kontrolü ve üretime hazır olma için koruma önlemleri tanımlamak
- Ekipler arasındaki kritik mimari sorunları ele almak ve kararları uygulama ile operasyon aşamalarına taşımak
- Veri mühendislerine, platform ekiplerine, veri bilimcilerine, MLOps mühendislerine, BI ekiplerine ve mühendislik liderlerine mentorluk yapmak
- Mimari vizyonu iletmek ve tasarımları üretim ortamında doğrulamak
Gereksinimler
- Tercihen karmaşık kurumsal veya yüksek büyüme ortamlarında ölçeklenebilir veri mimarileri tasarlama ve işletme konusunda 8–10+ yıllık deneyim sahibi olmak
- Alan sahipliği, veri ürünleri, federatif yönetişim, self servis platformlar, sözleşmeler, kalite ve keşfedilebilirlik dâhil olmak üzere veri ağı mimarisi ve işletim modellerinde güçlü uzmanlık göstermek
- Kafka veya Kinesis ile Flink ya da Spark Structured Streaming gibi bir işleme motoru dâhil olmak üzere akış ve olay odaklı sistemlerde derin deneyime sahip olmak
- Gecikme ölçümü, olay zamanı semantiği, gecikmiş veriler, durum, tekilleştirme, idempotensi, yeniden oynatma ve hata kurtarma içeren gerçek zamanlı ve gerçeğe yakın zamanlı iş yükleri tasarlama deneyimi göstermek
- Semantik katmanları, iş ontolojilerini, kanonik modelleri, bilgi grafiklerini veya meta veri modellerini, metrik tanımlarını ve semantik yönetişimi anlamak
- Veri modelleme, veri gölü ve lakehouse desenleri, veri ambarı tasarımı, işlem hatları, veri ürünleri, meta veriler, veri soyu ve veri yönetimi teknolojileri konusunda uzman bilgi sahibi olmak
- AWS ve/veya GCP veri platformlarında deneyim sahibi olmak; Databricks, Unity Catalog, Delta Lake, Iceberg veya benzeri teknolojiler değerli kabul edilir
- Spark, Airflow, dbt, Kafka, Python, SQL, CI/CD, kod olarak altyapı ve gözlemlenebilirlik araçlarında yetkin olmak
- MLOps, özellik depoları, çevrim içi ve çevrim dışı sunum veya diğer düşük gecikmeli makine öğrenimi veri sistemlerini tasarlamış ya da desteklemiş olmak
- Veri erişimi, veri sorumluluğu, yönetişim, gizlilik, güvenlik, kalite ve operasyonel hesap verebilirlik için çerçeveler oluşturabilmek
- Güvenilirlik, ölçeklenebilirlik, performans, dayanıklılık, maliyet ve tedarikçi bağımlılığı arasındaki dengeleri anlamak
- Mükemmel paydaş yönetimi, iletişim, kolaylaştırıcılık ve etkileme becerileri göstermek
- Risk, belirsizlik ve çatışmayı yönetirken karar alabilmek ve bu kararları açıklayabilmek
- Bağımsız ve proaktif çalışmak; ne zaman görüş alınacağına ve ne zaman ilerlenmesi gerektiğine dair sağduyulu karar verebilmek
Yan Haklar
- Rol ve konuma bağlı olarak, kişinin kendi yönettiği odaklanma zamanı ile yüz yüze iş birliği merkezlerini dengeleyen esnek çalışma saatleri ve çalışma düzenleri
- Fintech sektöründe çalışma fırsatı
- Çalışan tavsiye bonusu programı
- Her yıl üç aya kadar seyahat ederken dünyanın her yerinden çalışma olanağı