Engenheiro(a) DevOps Sr.

Sobre a oportunidade

Descrição
Buscamos um(a) Engenheiro(a) DevOps Sênior para atuar na construção, automação, padronização e operacionalização de ambientes utilizados em projetos de soluções de TI com forte componente de dados.
A posição terá atuação transversal entre DevOps Engineering, Platform Engineering e DataOps, trabalhando desde o ciclo de desenvolvimento e integração contínua até o provisionamento de infraestrutura, deployment, observabilidade e operação de plataformas e produtos de dados.
Nosso contexto envolve projetos para empresas dos setores de mineração, metalurgia, siderurgia, açúcar e etanol, óleo e gás, agronegócio e outros ambientes industriais, geralmente com elevados requisitos de disponibilidade, segurança, rastreabilidade e integração entre múltiplas tecnologias.
Utilizamos Azure DevOps como plataforma central para repositórios, pipelines, boards, gestão de releases e automação do ciclo de desenvolvimento.

Responsabilidades
DevOps Engineering
Definir e implementar estratégias de CI/CD para aplicações e componentes de dados.
Construir e manter pipelines de integração contínua, build, testes e validação de código.
Implementar quality gates, análise de código e controles de segurança em pipelines.
Estruturar estratégias de branching, versionamento e gestão de repositórios Git.
Automatizar processos de build, release, deployment e rollback.
Promover padronização de pipelines e templates reutilizáveis.
Administrar e otimizar componentes do Azure DevOps relacionados a Repos, Pipelines e Artifacts.
Platform Engineering
Provisionar e configurar ambientes de desenvolvimento, homologação e produção.
Automatizar infraestrutura utilizando Infrastructure as Code.
Trabalhar com Terraform, Bicep, ARM ou tecnologias equivalentes.
Criar e administrar ambientes containerizados com Docker.
Implantar e operar workloads em Kubernetes quando aplicável.
Configurar gerenciamento de secrets, identidade, permissões e RBAC.
Apoiar desenho de alta disponibilidade, backup e disaster recovery.
Implementar padrões de observabilidade para infraestrutura e aplicações.
Trabalhar com logs, métricas, traces e alertas.
Atuar na gestão e otimização de custos em cloud, aplicando práticas de FinOps em ambientes Azure e AWS.
Analisar consumo, sizing, reservas, Savings Plans, storage, compute, schedules e recursos ociosos, propondo ações de otimização de custo.
Apoiar definição de tagging, budgets, alerts, chargeback/showback e governança de custos por ambiente, projeto ou centro de custo.
DataOps
Implementar CI/CD específico para pipelines, notebooks, SQL, DAGs e produtos de dados.
Automatizar promoção de artefatos de dados entre ambientes.
Implementar padrões de configuração por ambiente.
Apoiar implementação de testes automatizados em pipelines de dados.
Estruturar mecanismos de Data Observability.
Apoiar definição e implementação de SLA e SLO de dados.
Criar mecanismos de monitoramento de disponibilidade, qualidade, volume e freshness.
Apoiar processos de gestão de incidentes de dados.
Implementar práticas de confiabilidade para pipelines, incluindo retries, idempotência, checkpoints e reprocessamento.
Trabalhar em conjunto com engenheiros de dados na operacionalização de Airflow, Databricks e demais plataformas.

Requisitos
Conhecimentos técnicos esperados
Azure DevOps.
Git.
CI/CD.
YAML pipelines.
Docker.
Infrastructure as Code.
Terraform.
Microsoft Azure.
AWS.
Linux.
Scripting com Bash, PowerShell ou Python.
Gestão de secrets e identidade.
Monitoramento e observabilidade.
Networking em ambientes cloud.
Controle de acesso e RBAC.
Automação de ambientes.
FinOps aplicado a Azure e AWS.
Gestão de custos, budgets, tagging, chargeback/showback e otimização de recursos cloud.
Conhecimentos importantes para o contexto de dados
Apache Airflow.
Databricks.
Conceitos de Data Lake e Lakehouse.
Spark e PySpark.
Pipelines de dados.
Orquestração de workloads.
Data Observability.
Data Quality.
Ambientes de desenvolvimento, homologação e produção para dados.
Versionamento e deployment de notebooks, jobs e pipelines.

Requisitos desejáveis
Conhecimentos desejáveis
Kubernetes.
Helm.
Azure Kubernetes Service.
Azure Container Registry.
Azure Key Vault.
Prometheus e Grafana.
SonarQube.
MLflow.
Inglês.

Benefícios
👨🏼‍🎓 Desconto em cursos, universidades e instituições de idiomas;
📚 LinkedIn Learning - cursos online, gratuitos, atualizados e com certificado;
🗣 Mentoring;
💉 Telemedicina gratuita para consultas com mais de 30 especialidades médicas, psicólogos e nutricionistas;
💰 Clube de vantagens e descontos nos melhores estabelecimentos;
🛫 Clube de viagens;
🐶 Convênio para Pet;
e muito mais...

Responsabilidades e atribuições

• DevOps Engineering Definir e implementar estratégias de CI/CD para aplicações e componentes de dados. Construir e manter pipelines de integração contínua, build, testes e validação de código. Implementar quality gates, análise de código e controles de segurança em pipelines. Estruturar estratégias de branching, versionamento e gestão de repositórios Git. Automatizar processos de build, release, deployment e rollback. Promover padronização de pipelines e templates reutilizáveis. Administrar e otimizar componentes do Azure DevOps relacionados a Repos, Pipelines e Artifacts. Platform Engineering Provisionar e configurar ambientes de desenvolvimento, homologação e produção. Automatizar infraestrutura utilizando Infrastructure as Code. Trabalhar com Terraform, Bicep, ARM ou tecnologias equivalentes. Criar e administrar ambientes containerizados com Docker. Implantar e operar workloads em Kubernetes quando aplicável. Configurar gerenciamento de secrets, identidade, permissões e RBAC. Apoiar desenho de alta disponibilidade, backup e disaster recovery. Implementar padrões de observabilidade para infraestrutura e aplicações. Trabalhar com logs, métricas, traces e alertas. Atuar na gestão e otimização de custos em cloud, aplicando práticas de FinOps em ambientes Azure e AWS. Analisar consumo, sizing, reservas, Savings Plans, storage, compute, schedules e recursos ociosos, propondo ações de otimização de custo. Apoiar definição de tagging, budgets, alerts, chargeback/showback e governança de custos por ambiente, projeto ou centro de custo. DataOps Implementar CI/CD específico para pipelines, notebooks, SQL, DAGs e produtos de dados. Automatizar promoção de artefatos de dados entre ambientes. Implementar padrões de configuração por ambiente. Apoiar implementação de testes automatizados em pipelines de dados. Estruturar mecanismos de Data Observability. Apoiar definição e implementação de SLA e SLO de dados. Criar mecanismos de monitoramento de disponibilidade, qualidade, volume e freshness. Apoiar processos de gestão de incidentes de dados. Implementar práticas de confiabilidade para pipelines, incluindo retries, idempotência, checkpoints e reprocessamento. Trabalhar em conjunto com engenheiros de dados na operacionalização de Airflow, Databricks e demais plataformas.

Requisitos e qualificações

Benefícios

• 👨🏼‍🎓 Desconto em cursos, universidades e instituições de idiomas; 📚 LinkedIn Learning - cursos online, gratuitos, atualizados e com certificado; 🗣 Mentoring; 💉 Telemedicina gratuita para consultas com mais de 30 especialidades médicas, psicólogos e nutricionistas; 💰 Clube de vantagens e descontos nos melhores estabelecimentos; 🛫 Clube de viagens; 🐶 Convênio para Pet; e muito mais...

Local de trabalho

Belo Horizonte - MG

Antes de se candidatar

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