Estados Unidos
Be Structured Technology Group
Apple
Ingeniero/a de fiabilidad sénior - Datos, Apple Ads
Estados Unidos
Austin, Texas, United States
PythonJavaAWSKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
En Apple, nos centramos profundamente en la experiencia de nuestros clientes. Apple Ads aplica este mismo enfoque a la publicidad, ayudando a las personas a encontrar exactamente lo que buscan y ayudando a los anunciantes a hacer crecer sus negocios. Nuestra tecnología impulsa anuncios y patrocinios en todos los servicios de Apple, incluidos el App Store, Apple News, MLS Season Pass y Apple Maps. Todo lo que hacemos está diseñado para generar confianza, conexión e impacto: respetamos la privacidad del usuario, integramos la publicidad de forma reflexiva en la experiencia y aportamos valor a anunciantes de todos los tamaños, desde pequeños desarrolladores de aplicaciones hasta grandes marcas globales. Porque cuando la publicidad se hace bien, beneficia a todo el mundo.
DESCRIPCIÓN
Como ingeniero/a de fiabilidad de sitios (SRE) de datos en Apple Ads, te centrarás en diseñar, construir y gestionar sistemas e infraestructura basados en la nube que almacenan, procesan, transforman y analizan grandes conjuntos de datos. Te asegurarás de que los datos y la infraestructura correspondiente sean accesibles, fiables y seguros dentro del entorno en la nube, trabajando con varios proveedores internos de Apple y proveedores de nube de terceros como AWS.
CUALIFICACIONES MÍNIMAS
- 5+ años de experiencia en ingeniería de infraestructura con un fuerte enfoque en la construcción, escalado y operación de sistemas de datos distribuidos basados en la nube.
- Experiencia demostrable en la ejecución de infraestructura en la nube construida sobre servicios gestionados ofrecidos por proveedores de nube como AWS
- Sólidos conocimientos técnicos y experiencia trabajando con tecnologías de código abierto diseñadas para el procesamiento de datos a gran escala, como Apache Spark, Flink, Kafka, Iceberg u otras tecnologías similares
- Sólida experiencia y conocimientos en sistemas de orquestación de contenedores como Kubernetes
- Experiencia en el aprovechamiento de capacidades de ML y GenAI para mejorar la eficiencia operativa y de la infraestructura
- Historial demostrable en la gestión de la fiabilidad y el rendimiento de plataformas de datos nativas de la nube (AWS/Kubernetes), incluyendo la planificación de capacidad, la optimización de costes y la respuesta a incidentes para sistemas críticos de producción
- Experiencia en el diseño, construcción y operación de infraestructura de datos distribuida a gran escala (por ejemplo, Spark, Flink, Kafka, otras tecnologías de datos equivalentes) que soporte pipelines de procesamiento por lotes y en tiempo real a escala de petabytes con alta disponibilidad y baja latencia.
CUALIFICACIONES PREFERENTES
- Capacidad para colaborar con equipos de ciencia de datos, ML y producto para definir estándares de infraestructura, automatizar herramientas de despliegue/observabilidad y asesorar a ingenieros sobre las mejores prácticas en sistemas distribuidos.
- Historial demostrable impulsando la automatización, la optimización de costes y el ajuste del rendimiento a escala para sistemas de datos.
- Experiencia en el diseño, análisis y resolución de problemas en sistemas distribuidos a gran escala.
- Experiencia impulsando la adopción de nuevas tecnologías e influyendo en el diseño de sistemas.
- Sólidas habilidades de programación en lenguajes de programación orientados a objetos, funcionales o procedimentales, preferiblemente Java / Scala / Kotlin / Python
- Experiencia en el diseño y gestión de infraestructura como código (IaC) con Helm y CRD, garantizando despliegues repetibles, seguros y escalables.
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