Site Reliability Engineer - SRE Sênior (Híbrido)

Na Beyond Soluções, acreditamos que pessoas são o centro de toda grande transformação.Não enxergamos talentos como simples recursos, mas como profissionais reais, com histórias, ambições e potencial para ir além. Atuamos há mais de 8 anos no mercado, oferecendo Outsourcing 2.0, consultoria tech e squads de alta performance, com forte presença no setor financeiro. Somos movidos por inovação, qualidade e um compromisso genuíno com quem veste a camisa junto com a gente. 
 
Nosso compromisso é claro: 
💡 Conectar talentos de tecnologia a projetos reais, 
🚀 de alto impacto, 
🤝 em ambientes saudáveis, 
🔥 e com oportunidades de crescimento profissional de ponta a ponta. 
 
Buscamos profissionais que combinam uma base técnica sólida, curiosidade, mentalidade de produto e vontade de construir o futuro. 

• Experiência em SRE ou DevOps: Vivência sólida garantindo a disponibilidade de sistemas distribuídos de alta escala.
• Domínio em Ecossistema de Dados: Experiência obrigatória (2+ anos) com Azure e Databricks (especialmente administração de workspaces e otimização de clusters).
• Programação e Automação: Domínio de Python para criação de ferramentas de automação e scripts.
• Troubleshooting de Big Data: Conhecimento profundo em depuração de jobs Apache Spark, análise de gargalos em Delta Lake e redes em nuvem.
• Observabilidade: Experiência com ferramentas como Azure Monitor, Grafana, Prometheus ou Datadog para criação de alertas inteligentes.

Desejável

• Vivência comprovada em Azure e Databricks.
• Experiência com CI/CD para Data Engineering (DataOps).
• Familiaridade com governança de dados e segurança (Unity Catalog).

Responsabilidades

• Engenharia de Confiabilidade: Definir e monitorar SLIs e SLOs críticos para a plataforma de dados (latência de jobs, disponibilidade do workspace, integridade do Delta Lake).
• Observabilidade Avançada: Implementar telemetria ponta a ponta (logs, métricas e traces) para antecipar falhas antes que impactem o negócio.
• Automação e IaC: Eliminar o trabalho manual através de automações, garantindo que a infraestrutura do Databricks seja tratada como código.
• Gestão de Incidentes e Post-mortems: Liderar o diagnóstico de incidentes complexos em ambientes Spark/Azure e conduzir análises de causa raiz (Blameless Post-mortems) para evitar recorrências.
• Eficiência de Custos (FinOps): Otimizar o consumo de recursos computacionais (clusters Databricks) e armazenamento na Azure sem sacrificar a performance.
• Cultura de Self-Service: Desenvolver ferramentas e abstrações que permitam aos Engenheiros de Dados operarem com autonomia e segurança.
• Capacity Planning: Realizar a gestão de capacidade da plataforma para suportar o crescimento exponencial de volumetria de dados e modelos de IA/ML.

Benefits