Sobre el Equipo
Usted podría ser el solicitante perfecto para este trabajo. Lea toda la información asociada y asegúrese de presentar su candidatura.
Desde
Glintt Next
buscamos incorporar un/a
Data Platform Observability Engineer
para reforzar el equipo de
Observabilidad Funcional
de uno de nuestros partners del sector energético.
Como
Data Platform Observability Engineer, tu día a día estará orientado a
diseñar, instrumentar y evolucionar la estrategia de observabilidad
de las plataformas de datos y aplicaciones, combinando métricas técnicas y funcionales con una clara orientación a negocio. Trabajarás con
Datadog APM como herramienta principal, instrumentando aplicaciones para obtener métricas, trazas y logs estructurados, y definiendo
SLIs, SLOs y KPIs funcionales
que permitan medir de forma objetiva la salud y el rendimiento de los servicios.
Colaborarás estrechamente con equipos técnicos y de negocio para
traducir necesidades funcionales en métricas accionables, diseñar
dashboards de alto nivel orientados a negocio
y garantizar una observabilidad robusta sobre entornos
AWS, aportando una visión transversal de plataforma y datos en un contexto tecnológico complejo y de alto impacto.
Modalidad: 100% remoto
¿Cómo te imaginamos?
Con una fuerte orientación a
observabilidad y métricas, más allá de la pura operación.
Cómodo/a trabajando con
equipos técnicos y de negocio, ayudando a traducir necesidades funcionales en métricas y SLOs.
Con mentalidad analítica, foco en la calidad del dato y visión de plataforma.
Proactivo/a, con autonomía y capacidad para proponer mejoras en la estrategia de observabilidad.
Lo que buscamos
Experiencia
real y hands-on con Datadog, especialmente:
Datadog APM
Custom Metrics
Tracing distribuido
Experiencia instrumentando aplicaciones para
métricas funcionales y técnicas
usando Datadog.
Uso de
logs como fuente de métricas
(CloudWatch y/o generación de métricas en Datadog).
Conocimiento sólido en
definición de SLIs y SLOs, y capacidad para
guiar la definición de KPIs funcionales
junto a negocio.
Buen dominio de
AWS .
Capacidad de instrumentación en:
Python (imprescindible)
TypeScript y Java (deseables)
Conocimiento de
OpenTelemetry
(deseable).
Manejo avanzado del
SDK de Datadog
(imprescindible).
Experiencia en
logging estructurado .
Diseño y construcción de
dashboards de alto nivel orientados a negocio .
Requisitos deseables
Experiencia con
Grafana, especialmente en la parte de visualización.
Experiencia en
control de tráfico entre servicios .
Conocimientos de
Power BI
para visualización. xhfqzwm
Experiencia en
captación de requisitos de negocio
para la definición de SLOs.
Recruiting Privacy Policy
#J-18808-Ljbffr
or continue with email
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diseñar, instrumentar y evolucionar la estrategia de observabilidad
de las plataformas de datos y aplicaciones, combinando métricas técnicas y funcionales con una clara orientación a negocio. Trabajarás con
Datadog APM como herramienta principal, instrumentando aplicaciones para obtener métricas, trazas y logs estructurados, y definiendo
SLIs, SLOs y KPIs funcionales
que permitan medir de forma objetiva la salud y el rendimiento de los servicios.
Colaborarás estrechamente con equipos técnicos y de negocio para
traducir necesidades funcionales en métricas accionables, diseñar
dashboards de alto nivel orientados a negocio
y garantizar una observabilidad robusta sobre entornos
AWS, aportando una visión transversal de plataforma y datos en un contexto tecnológico complejo y de alto impacto.
Modalidad: 100% remoto
¿Cómo te imaginamos?
Con una fuerte orientación a
observabilidad y métricas, más allá de la pura operación.
Cómodo/a trabajando con
equipos técnicos y de negocio, ayudando a traducir necesidades funcionales en métricas y SLOs.
Con mentalidad analítica, foco en la calidad del dato y visión de plataforma.
Proactivo/a, con autonomía y capacidad para proponer mejoras en la estrategia de observabilidad.
Lo que buscamos
Experiencia
real y hands-on con Datadog, especialmente:
Datadog APM
Custom Metrics
Tracing distribuido
Experiencia instrumentando aplicaciones para
métricas funcionales y técnicas
usando Datadog.
Uso de
logs como fuente de métricas
(CloudWatch y/o generación de métricas en Datadog).
Conocimiento sólido en
definición de SLIs y SLOs, y capacidad para
guiar la definición de KPIs funcionales
junto a negocio.
Buen dominio de
AWS .
Capacidad de instrumentación en:
Python (imprescindible)
TypeScript y Java (deseables)
Conocimiento de
OpenTelemetry
(deseable).
Manejo avanzado del
SDK de Datadog
(imprescindible).
Experiencia en
logging estructurado .
Diseño y construcción de
dashboards de alto nivel orientados a negocio .
Requisitos deseables
Experiencia con
Grafana, especialmente en la parte de visualización.
Experiencia en
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