




Resumo: Procuramos um Engenheiro Senior DevOps para escalar plataformas de dados de anúncios, gerenciar infraestrutura AWS, melhorar Kubernetes e Terraform, e otimizar CI/CD. Pontos de destaque: 1. Escalar plataformas de dados de anúncios e garantir operações resilientes 2. Gerenciar infraestrutura AWS e melhorar configurações do Kubernetes/Terraform 3. Otimizar CI/CD com Spinnaker e Jenkins Estamos escalando plataformas de dados de anúncios e procuramos um Engenheiro Senior DevOps para garantir operações resilientes em nossos sistemas voltados para dados. Você gerenciará a infraestrutura AWS, melhorará as configurações do Kubernetes e Terraform e otimizará CI/CD com Spinnaker e Jenkins; envie sua candidatura hoje. **Responsabilidades** * Manter e aprimorar pipelines de dados utilizando Airflow/MWAA, Spark e Flink * Implementar e administrar infraestrutura baseada em AWS usando Kubernetes e Terraform * Coordenar com partes interessadas para esclarecer requisitos e fornecer atualizações regulares sobre o status da infraestrutura * Diagnosticar problemas, aplicar atualizações e realizar manutenção contínua nas plataformas de dados com monitoramento orientado por Datadog * Otimizar automação de compilação e liberação aprimorando pipelines CI/CD do Spinnaker e Jenkins **Requisitos** * Comprovados 3\+ anos de experiência profissional em DevOps ou Data DevOps * Experiência sólida no uso da Amazon Web Services (AWS) para administração de infraestrutura em nuvem * Proficiência prática com Apache Airflow para criar, agendar e monitorar fluxos de trabalho * Habilidades avançadas em Kubernetes para orquestração de serviços em contêineres * Expertise em infraestrutura como código com Terraform para provisionamento repetível * Proficiência em inglês no nível B2 (Intermediário Superior) ou superior para apoiar trabalho em equipe e documentação **Desejável** * Conhecimento do Apache Flink para cargas de trabalho em tempo real e de streaming * Experiência com Apache NiFi para construção e automação de pipelines de dados * Compreensão do Databricks em contextos de análise e operações de aprendizado de máquina * Facilidade no uso do Datadog para monitoramento, alertas e solução de problemas


