Brasilien
Orange Business
Jobgether
Sr. Platform Engineer
Brasilien
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PythonAWSDockerKubernetes
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Über die Stelle
Diese Stelle wird im Namen eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Sr. Platform Engineer mit Sitz in Brasilien.
Spezifische Gehaltsangaben und Brasilien-spezifische Gesundheitsdetails wurden in der ursprünglichen Stellenbeschreibung nicht angegeben.
Wie Jobgether funktioniert
Wir verwenden einen KI-gestützten Matching-Prozess, um sicherzustellen, dass Ihre Bewerbung schnell, objektiv und fair anhand der Kernanforderungen der Stelle geprüft wird. Unser System identifiziert die am besten geeigneten Kandidaten, und diese Shortlist wird direkt an das einstellende Unternehmen weitergeleitet. Die endgültige Entscheidung und die nächsten Schritte (Interviews, Bewertungen) werden von deren internem Team verwaltet.
Wir danken Ihnen für Ihr Interesse und wünschen Ihnen alles Gute!
Warum sich über Jobgether bewerben?
Datenschutzhinweis: Mit Einreichung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Jobgether Ihre personenbezogenen Daten verarbeitet, um Ihre Kandidatur zu bewerten und relevante Informationen an den einstellenden Arbeitgeber weiterzugeben. Diese Verarbeitung basiert auf berechtigtem Interesse und vorvertraglichen Maßnahmen gemäß den geltenden Datenschutzgesetzen (einschließlich der DSGVO). Sie können Ihre Rechte (Zugang, Berichtigung, Löschung, Widerspruch) jederzeit ausüben.
#LI-CL1
Diese leitende Ingenieurposition konzentriert sich auf den Aufbau der Dateninfrastruktur, Automatisierung und verteilten Systeme, die fortschrittliche machine learning-Produkte unterstützen.
Sie arbeiten mit großen Datenpipelines und Produktionssystemen, die darauf ausgelegt sind, massive Ereignismengen zuverlässig und effizient zu verarbeiten.
Die Position kombiniert Cloud-Infrastruktur, Softwareentwicklung, Datentechnik und Plattformautomatisierung über Technologien wie AWS, Python, Golang, Kafka und Airflow.
Sie arbeiten eng mit Data Scientists, Produktmanagern und Ingenieuren zusammen, um interne und externe Dienste zu entwickeln.
Die Rolle betont auch skalierbare Infrastruktur, CI/CD, Container-Orchestrierung und den praktischen Einsatz von KI zur Verbesserung von Arbeitsabläufen und Entscheidungsfindung.
In einer Remote-Umgebung arbeiten Sie mit bedeutsamer Verantwortung für Systeme, die es Teams ermöglichen, datengesteuerte Lösungen in großem Maßstab zu erstellen, bereitzustellen und zu betreiben.
Verantwortlichkeiten
- Entwerfen und Erstellen skalierbarer Dienste und Infrastrukturen, die machine learning und datenintensive Produkte unterstützen.
- Entwickeln von Automatisierungswerkzeugen und Pipelines, die es Data Scientists und Ingenieurteams ermöglichen, Modelle effizient bereitzustellen, zu trainieren und zu evaluieren.
- Erstellen, Warten und kontinuierliche Verbesserung von Produktionsdatensystemen, die in der Lage sind, sehr große Mengen an Ereignissen zu verarbeiten.
- Entwickeln von automatisierten und skalierbaren Infrastrukturen und Datenpipelines unter Berücksichtigung von Zuverlässigkeit, Leistung und Wartbarkeit.
- Anwenden von Prinzipien verteilter Systeme und Treffen geeigneter architektonischer Kompromisse bei der Gestaltung von Lösungen im großen Maßstab.
- Implementieren und Aufrechterhalten von CI/CD-Praktiken, die eine zuverlässige Softwarebereitstellung und operative Exzellenz unterstützen.
- Arbeiten mit Cloud-Infrastruktur, containerisierten Umgebungen und Orchestrierungstechnologien zur Unterstützung von Produktions-Workloads.
- Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Data Scientists und Ingenieuren teamsübergreifend, um Dienste bereitzustellen, die verschiedene Aspekte von machine learning-Daten unterstützen.
- Teilnahme an Code-Reviews, Pull-Requests und technischen Diskussionen zur Aufrechterhaltung hoher Standards für Softwarequalität.
- Nutzung von KI-Technologien zur Verbesserung der Entscheidungsfindung, zur Optimierung von Arbeitsabläufen, zur Steigerung der betrieblichen Effizienz und zur Unterstützung von Geschäftsergebnissen.
- Beitragen zur kontinuierlichen Verbesserung von Data-Engineering-Praktiken, Infrastruktur, Automatisierung und Plattformfähigkeiten.
Mindestanforderungen
Anforderungen
- Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem verwandten technischen Bereich.
- 7+ Jahre relevante Berufserfahrung in der Software-, Daten-, Plattform- oder Infrastrukturtechnik.
- Starke Kenntnisse in mehreren relevanten Technologien wie AWS, Python, Golang, Kafka, Airflow, Docker, Linux und Kubernetes.
- Nachgewiesene Erfahrung im Umgang mit sehr großen Datenmengen und im Aufbau von Systemen, die in erheblichem Umfang betrieben werden können.
- Starkes Verständnis der Architektur verteilter Systeme und der Kompromisse, die bei der Gestaltung skalierbarer Dienste auftreten.
- Solide Kenntnisse der CI/CD-Prinzipien und Best Practices für die Softwarebereitstellung.
- Praktische Erfahrung mit Docker und/oder Kubernetes-basierten Entwicklungs- und Orchestrierungsarbeiten.
- Nachgewiesene Erfahrung im Einsatz von KI-Technologien zur Verbesserung der Entscheidungsfindung, zur Optimierung von Arbeitsabläufen und Prozessen, zur Steigerung der Effizienz und zur Förderung von Geschäftsergebnissen.
- Starke Kollaborations- und Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, effektiv in mehreren technischen Teams zusammenzuarbeiten.
- Erfahrung in der Erstellung automatisierter und skalierbarer Infrastrukturen oder Pipelines für Ingenieur-, Daten- oder wissenschaftliche Teams ist sehr wertvoll.
- Vertrautheit mit relationalen Datenbanken, Key-Value-Stores oder Kubernetes-basierten Umgebungen ist von Vorteil.
- Erfahrung mit Big-Data-Technologien wie Apache Spark ist ein Plus.
- Vertrautheit mit AWS-Diensten wie Batch, EMR, Glue oder SageMaker ist von Vorteil.
- Beiträge zu Open-Source-Communities über Plattformen wie GitHub, Stack Overflow, technische Texte oder Blogs sind ein Plus.
- Vorerfahrung in Cybersicherheit, Aufklärung oder verwandten technischen Bereichen ist von Vorteil.
Vorteile
- Vollständig remote Arbeitsmöglichkeit in Brasilien.
- Vollzeitbeschäftigung.
- Wettbewerbsfähige Vergütung und Beteiligungsmöglichkeiten.
- Umfassende Programme für körperliches und geistiges Wohlbefinden.
- Wettbewerbsfähige Urlaubs- und bezahlte Freistellungsregelungen.
- Bezahlter Eltern- und Adoptionsurlaub.
- Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung auf verschiedenen Ebenen und in verschiedenen Rollen.
- Mitarbeiternetzwerke, geografische Community-Gruppen und Freiwilligenmöglichkeiten.
- Möglichkeit, an groß angelegten Dateninfrastrukturen, verteilten Systemen, Cloud-Technologien und machine learning-Plattformen zu arbeiten.
- Zusammenarbeit mit Data Scientists, Produktmanagern und Ingenieuren aus mehreren Teams.
- Einblick in KI-Technologien und deren praktische Anwendung auf Engineering-Workflows und Geschäftsergebnisse.
- Möglichkeiten zur Arbeit mit Hochvolumen-Datensystemen, Automatisierung, Kubernetes, CI/CD und moderner Cloud-Infrastruktur.
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