Resumen: Únase al equipo Nexus Data Platform para asumir la responsabilidad de las canalizaciones de datos ETL y los motores analíticos que impulsan la experiencia de informes y análisis de próxima generación de Medallia. Aspectos destacados: 1. Tener control integral de segmentos de canalización para la ingesta y el procesamiento de datos 2. Construir y ejecutar trabajos de procesamiento de flujos en la nube 3. Colaborar con equipos downstream en contratos de datos y propiedad de esquemas Descripción general: Medallia es pionera y líder de mercado en la gestión de experiencias. Nuestra galardonada plataforma SaaS, Medallia Experience Cloud, lidera el mercado en la gestión de experiencias, conocimientos y acciones para candidatos, clientes, empleados, pacientes y residentes por igual. Creemos que cada experiencia es un recuerdo que puede durar toda la vida. Las experiencias moldean la forma en que las personas sienten acerca de una empresa. Y ejercen una influencia significativa sobre la probabilidad de que las personas defiendan, contribuyan y permanezcan en ella. En Medallia, estamos comprometidos con la creación de un mundo en el que las organizaciones sean amadas tanto por sus clientes como por sus empleados. Empoderamos a personas excepcionales para crear juntas experiencias extraordinarias. Sea usted mismo por completo. El rol y el equipo El equipo Nexus Data Platform es responsable de la canalización de datos ETL y del motor analítico que impulsa la experiencia de informes y análisis de próxima generación de Medallia. Construimos y operamos la plataforma de datos centralizada que brinda a todos los productos de Medallia una vista compartida y confiable del cliente: una única fuente de verdad sobre quién es y cómo ha interactuado a través de nuestras ofertas. Se trata de ingeniería de plataformas: canalizaciones, contratos e infraestructura de servicio a escala. Responsabilidades: * Tener control integral de segmentos de canalización: ingesta de datos en una plataforma distribuida de streaming, trabajos de transformación mediante procesamiento de flujos y proyección de registros limpios y compatibles con el contrato en almacenes downstream. * Incorporar nuevos dominios de datos y entidades de producción — mapeo de esquemas heredados, contratos de temas de streaming y desarrollo de trabajos de procesamiento de flujos. Construir y ejecutar trabajos de procesamiento de flujos en la nube — transformaciones a lo largo de la ruta de procesamiento de streaming de captura de cambios en los datos y la ingesta por lotes mediante servicios administrados de big data — incluidos puntos de control (checkpointing), recuperación ante fallos y manuales operativos a nivel de trabajo. * Implementar y solucionar problemas de cargas de trabajo de streaming y procesamiento en una plataforma de orquestación de contenedores — ciclo de vida de los trabajos y solución de problemas diarios a nivel de aplicación, en colaboración con el equipo de SRE en el clúster subyacente. * Colaborar con equipos downstream en contratos de datos: propiedad de esquemas, lugares desde donde los consumidores leen y límites claros entre la canalización ETL y los equipos que ofrecen servicios sobre ella. Se dará prioridad a los candidatos ubicados en las cercanías de Buenos Aires o Ciudad de México, ya que este puesto es híbrido, con tres días presenciales por semana. Requisitos: Requisitos mínimos* 5 o más años de experiencia construyendo sistemas de canalizaciones de streaming de producción. * Experiencia práctica con una plataforma distribuida de streaming/mensajería (Kafka + Flink/Spark o similar): diseño de temas y particiones, semántica de grupos de consumidores, compactación y serialización consciente del esquema. * Experiencia en producción con un motor distribuido de procesamiento de flujos: trabajos en estilo SQL o DataStream, gestión de estado, puntos de control y depuración operativa de trabajos de larga duración. * Conocimiento práctico de la ingesta CDC — captura de cambios basada en WAL o en registros hacia una plataforma de streaming. * Experiencia demostrable con SQL y diseño de esquemas en fuentes relacionales. * Experiencia demostrable implementando y solucionando problemas de cargas de trabajo de streaming en una plataforma de orquestación de contenedores — solución básica de problemas de implementaciones y trabajos en ejecución. * Historial comprobable de entrega de componentes observables y probables de canalizaciones — verificaciones de estado, puertas de humo (smoke gates) y validación basada en benchmarks. * Capacidad para trabajar de forma independiente en los elementos asignados del plan de trabajo, coordinándose con socios multifuncionales sobre los límites de los contratos. * Dominio profesional del inglés, tanto escrito como oral. Requisitos preferidos* Experiencia directa y práctica con Apache Kafka y Apache Flink. * Familiaridad con la captura CDC Debezium. * Experiencia proyectando datos de streaming en un motor OLAP o de servicio analítico (StarRocks, ClickHouse, Druid, Pinot o similares). * Conocimiento de las restricciones de implementación en Gov Cloud y consideraciones sobre residencia de datos. * Experiencia con cargas de trabajo de datos SaaS multiinquilino (particionamiento por inquilino, sesgo de partición caliente). Nuestra forma de trabajar* Desarrollo asistido por IA — utilizamos agentes de codificación y automatización para avanzar rápidamente; debe sentirse cómodo revisando y dirigiendo los cambios generados por IA, sin necesidad de escribir manualmente cada línea. * Iteración centrada en lo local — cada ingeniero dispone de una pila local para desarrollar y probar cambios en las canalizaciones antes de promoverlos a entornos compartidos; el trabajo con esquemas y trabajos debe ser rápido de probar sin esperar a la infraestructura central. * Demostrarlo antes de lanzarlo — las pruebas automáticas de humo y los benchmarks de rendimiento forman parte de cómo validamos los cambios, no un traspaso a otra persona al final. * Diseñado para la colaboración entre equipos — los contratos de datos entre la canalización y los equipos downstream son explícitos; coordinamos temprano con equipos externos para mantener alineados a los consumidores downstream sin ralentizar la entrega. Qué significa el éxito en los primeros 6 meses* Incorporación de al menos un dominio de datos de producción mediante Kafka y Flink de extremo a extremo, con validación automática exitosa en entornos locales y compartidos. * Un equipo colaborador que consume la salida de la canalización bajo un contrato documentado — patrones de acceso claros y líneas base de SLA acordadas. * Flujo de implementación e integración suficientemente fiable para su uso rutinario, sin requerir esfuerzos heroicos manuales cada vez. * Contribuciones en forma de manuales operativos, automatizaciones o patrones reutilizables que aceleren significativamente la incorporación del siguiente dominio. En Medallia, celebramos la diversidad y reconocemos el valor que aporta a nuestros clientes y empleados. Medallia es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Todos los solicitantes calificados recibirán consideración para empleo sin importar raza, color, religión, sexo, orientación sexual, identidad de género, origen nacional, edad (40 años o más), discapacidad, información genética, condición de veterano o servicio militar, ni ningún otro estatus protegido por la ley estatal o local. Las personas con discapacidad que necesiten una adaptación para postularse pueden contactarnos en ApplicantAccessibility@medallia.com. Para información sobre cómo Medallia recopila y utiliza información personal, consulte nuestras Políticas de Privacidad. Las solicitudes se aceptarán durante 30 días a partir de la fecha de publicación de este puesto o hasta que se haya cubierto el puesto.
Sofía González
Indeed · HR
Sofía González
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