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Analista de SRE Pleno - Vaga Afirmativa para Mulheres

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Summary

Mid-level Site Reliability Engineer (affirmative role for women) at Serasa Experian in São Carlos, Brazil, working remote on the Cloud, Data & AI Platform team. Day to day: operating AWS and Kubernetes platforms, improving observability with Datadog, automating via Terraform and CI/CD, and supporting large-scale data/ML workloads like Airflow, EMR, Spark and S3.

Estamos em busca de uma Site Reliability Engineer (SRE) Plena altamente motivada para integrar nossa equipe de Cloud, Data & AI Platform. Nesta função, você será responsável por projetar, operar e aprimorar continuamente a confiabilidade, escalabilidade, observabilidade e desempenho de plataformas cloud-native que suportam aplicações críticas para o negócio, pipelines de dados e cargas de trabalho de IA/ML.

Você trabalhará em estreita colaboração com as equipes de Engenharia de Software, Engenharia de Dados, Engenharia de IA e Plataforma para criar sistemas resilientes, automatizar operações, melhorar a experiência dos desenvolvedores e estabelecer as melhores práticas de confiabilidade em toda a organização.

Como engenheira plena, você desempenhará um papel fundamental no avanço da excelência operacional por meio de automação, observabilidade, gestão de incidentes, otimização de custos e modernização da infraestrutura.

Principais Responsabilidades:

  • Projetar e operar plataformas em nuvem altamente disponíveis, escaláveis e seguras na AWS.
  • Construir e manter infraestrutura baseada em Kubernetes para suportar aplicações, dados e cargas de trabalho de IA.
  • Melhorar a confiabilidade da plataforma por meio de automação, Infraestrutura como Código (IaC) e recursos de autoatendimento (self-service).
  • Implementar e aprimorar soluções de observabilidade utilizando Datadog, incluindo monitoramento, logs, rastreamento (tracing), alertas, dashboards e gestão de SLOs.
  • Suportar e otimizar ambientes de processamento de dados em larga escala utilizando Airflow, Amazon EMR, S3 e outros serviços de dados da AWS.
  • Trabalhar em parceria com as equipes de Dados e IA para melhorar a confiabilidade, escalabilidade e maturidade operacional de plataformas de Machine Learning e Inteligência Artificial.
  • Liderar atividades de resposta a incidentes, análises de causa raiz e revisões pós-incidente, promovendo a melhoria contínua.
  • Definir e medir Indicadores de Nível de Serviço (SLIs), Objetivos de Nível de Serviço (SLOs) e orçamentos de erro (error budgets).
  • Aprimorar processos de implantação, pipelines de CI/CD e a confiabilidade das releases.
  • Otimizar a utilização, desempenho e custos da infraestrutura em nuvem.
  • Mentorar membros da equipe e promover as melhores práticas de SRE em toda a organização de engenharia.

O que define o sucesso nessa função

  • Aumento da disponibilidade e confiabilidade da plataforma.
  • Melhoria da observabilidade e redução do tempo de resolução de incidentes.
  • Maior automação e redução de esforços operacionais manuais e repetitivos.
  • Plataformas de Dados e IA confiáveis, escaláveis e com eficiência de custos.
  • Forte colaboração com as equipes de Engenharia para entregar sistemas de produção resilientes.

Qualificações obrigatórias

  • Ensino Superior cursando/completo.
  • Experiência sólida em Site Reliability Engineering, Platform Engineering, Cloud Engineering ou funções de DevOps.
  • Forte experiência prática com serviços AWS e arquiteturas cloud-native.
  • Conhecimento profundo de Kubernetes e workloads conteinerizadas em ambientes de produção.
  • Experiência na gestão e resolução de problemas em sistemas distribuídos de grande escala.
  • Sólida experiência com plataformas de observabilidade, preferencialmente Datadog.
  • Experiência no suporte a plataformas e fluxos de dados utilizando tecnologias como Airflow, EMR, Spark e S3.
  • Expertise em Infraestrutura como Código (IaC) utilizando Terraform ou ferramentas similares.
  • Experiência na construção e manutenção de pipelines de CI/CD e automação de plataformas.
  • Sólidos conhecimentos em Linux, redes e troubleshooting de desempenho de sistemas.
  • Proficiência em scripts e automação utilizando Python, Bash ou linguagens similares.

Qualificações desejáveis

  • Experiência no suporte a plataformas cloud-native de grande escala em ambientes AWS.
  • Experiência com operações de plataformas Kubernetes e gerenciamento do ciclo de vida de clusters.
  • Conhecimento dos princípios de Site Reliability Engineering, incluindo SLOs, SLIs, error budgets e práticas de excelência operacional.
  • Experiência na implementação de soluções de observabilidade utilizando ferramentas como Datadog, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry ou tecnologias similares.
  • Familiaridade com plataformas de processamento de dados e orquestração de workflows, como Airflow, Spark ou EMR.
  • Experiência com Infraestrutura como Código (IaC) e práticas de automação de plataformas.
  • Certificações AWS, Kubernetes, Terraform ou Datadog.
  • Experiência atuando em ambientes corporativos de grande escala, altamente disponíveis ou de missão crítica.
  • Inglês técnico intermediário.

Esta é uma posição afirmativa para mulheres, como parte do nosso compromisso com o avanço da equidade de gênero no ambiente de trabalho.

A Serasa Experian investe na liderança feminina e possui a parceria com a TODAS Group. Além disso, aderimos ao Movimento 'Elas Lideram 2030’, e nos unimos à ONU Mulheres para reduzir a desigualdade de gênero até 2030!!

Temos também o grupo Women in Experian que busca melhorar a equidade de gênero para mulheres, criando oportunidades de desenvolvimento, diferentes perspectivas, habilidades, entre outros.

Venha fazer parte dessa transformação!

Caso você não se identifique com este grupo, convidamos você a explorar outras oportunidades em nossa página de carreiras. Temos diversas vagas que podem se conectar com seu perfil e interesses.

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