Analista de SRE Pleno - Vaga Afirmativa para Mulheres

Company Description

A Experian é uma empresa global de dados e tecnologia que impulsiona oportunidades para pessoas e empresas ao redor do mundo. Atuamos em diversos mercados, como serviços financeiros, saúde, automotivo, agronegócio, seguros, entre outros. A Experian investe em pessoas e em novas tecnologias avançadas para liberar o poder dos dados. Contamos com uma equipe incrível de 25.200 colaboradores em 32 países.

Nossa singularidade é valorizar a sua. A cultura da Experian, centrada nas pessoas, inclusiva e orientada por propósito, é reconhecida por diversos prêmios - incluindo World's Best Workplaces™ 2025 (Top 25 global da Fortune) e Great Place To Work™ em 26 países, entre outros. Confira o Experian Life nas redes sociais ou explore nosso site de carreiras para entender o porquê. A Experian também se orgulha de ser uma empregadora que promove igualdade de oportunidades e ação afirmativa.

Description

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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.