Cloud Engineer Observability

Objetivos del cargo:

-Garantizar, implementar y evolucionar las soluciones de observabilidad para la plataforma Cloud de G, así como en entornos on-premise relevantes

-Garantizar la máxima calidad, confiabilidad, rendimiento y disponibilidad de los servicios y datos, transitando hacia una capacidad madura y proactiva

Principales Funciones:

-Configurar herramientas nativas de G, implementar Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace, y Cloud Debugger para obtener visibilidad completa de la plataforma, implementar alertas para detectar fallas en los distintos servicios utilizados

-Desarrollar soluciones de monitoreo y alerta, crear dashboards (ej: en Grafana ), configurar alertas significativas sobre el estado de la infraestructura (Compute Engine, Cloud Functions, etc.) y el rendimiento de los pipelines de datos (Airflow, Dataflow, DataStream). freshness, completeness, accuracy

-Identificar bottlenecks en procesos ETL/ELT y mejorar su rendimiento

-Implementar mecanismos de retry y fallback para minimizar fallas en cargas de datos

-Revisar logs de errores y optimizar queries SQL para mejorar tiempos de procesamiento

-Identificar e implementar puntos de mejora en la plataforma

-Implementar KPIs de calidad de datos con los equipos de negocio y gobierno

-Documentar flujos de datos, esquemas y validaciones implementadas

-Capacitar a equipos en el uso de herramientas de Data Observability

-Asegurar calidad y cumplimiento en flujos de pasos a producción

Requerimientos:

-Nivel Educacional: Ingeniería Civil en Informática o Ejecución en Informática, Ingeniería de Datos o carrera afín.

-Rubro de experiencia laboral requerido: Telecomunicaciones, Banca, Retail o Servicios.

-al menos 2 años de experiencia en el cargo y 4 años de experiencia laboral total.

-Cargos desempeñados previamente: Data Engineer, Data Architect, Data Observability Engineer.

-Manejo de inglés nivel medio (deseable).

Conocimientos técnicos requeridos (para cada apartado se debe manejar al menos 1 de las herramientas señaladas, sobre todo G).

-Data Warehousing ETL

-Lenguajes: SQL, Python, Shell Script

-Pipelines: Airflow, Dataflow

-Cloud Monitoring: (Metrics Explorer, Dashboards, Alerting)

-Cloud Logging: (Log Explorer, Sinks, Log-based Metrics)

-Cloud Trace y Cloud Debugger, Cloud Logging)

-Servicios de Datos: BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage, Datastream, Cloud SQL, Cloud Spanner, Cloud Firestore, Cloud Bigtable, Memorystore (Redis, Memcached)

-Compute/Serverless: Compute Engine, Cloud Functions,Cloud Run, Cloud Storage, App Engine, Persistent Disk, Filestore

-APIs & Integration: API Gateway, Pub/Sub, Cloud Tasks, APIgee y Endpoint

-Containers: Google Kubernetes Engine (GKE), Docker

-Networking: Virtual Private Cloud (VPC), Subnets, Firewall Rules, Cloud DNS, Cloud Load Balancing, Cloud CDN, Cloud Interconnect

-Identity & Security: Cloud IAM, Cloud KMS, Cloud Armor, Security Command Center

-Automation & Infrastructure as Code (IaC): Terraform, Cloud Deployment Manager

-Sistemas Operativos: Linux (CentOS, Ubuntu, Debian), Windows Server

-Redes: T/IP, DNS, HTTP/HTTPS, balanceo de carga, firewalls

-DevOps: CI/CD, automatización, gestión de la configuración

Observability: Comprensión de dimensiones como frescura, completitud, precisión, consistencia, unicidad y linaje

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