Observability & Data Engineer (Splunk Specialist)

תכנון והטמעה של תהליכי דאטה (Data Pipelines) בקנה מידה גדול, סטנדרטיים וברי תחזוקה, המאפשרים לוגינג יעיל, ניהול שגיאות והעשרת נתונים בזמן אמת. התפקיד דורש אחריות מלאה גם על ההטמעה וגם על הביצועים.

תחומי אחריות
אופטימיזציה של שאילתות וביצועי חיפוש ב-Splunk בהתאם ל-Best Practices.
בנייה וניהול של תהליכי קליטת נתונים ממקורות כמו Kafka, APIs וזרמי לוגים.
סטנדרטיזציה של מבני שגיאות (קודי שגיאה, רמות חומרה, קטגוריות).
יצירת מיפויים בין מזהים שונים כגון Session ID, User ID ורכיבי שירות/מודול.
הטמעת תהליכי העשרת נתונים בזמן אמת באמצעות APIs, מסדי נתונים או Lookups.
הקמת קונפיגורציות התראות עם ספים, מודולים וניתוב מבוסס לוגיקה.
שיתוף פעולה עם מפתחים, DevOps וצוותי ניטור לצורך אחידות בלוגינג.
תיעוד זרימות והבטחת Traceability בין סביבות שונות.

דרישות:

לפחות 3 שנות ניסיון מעשי ב-Splunk — חובה.
שליטה מלאה ב-SPL, ניתוח נתונים, דשבורדים ואופטימיזציית ביצועים — חובה.
ניסיון בעבודה עם מערכות כגון Kafka, REST APIs — חובה.
הבנה מעמיקה של נתונים מובנים/חצי-מובנים (JSON, XML, לוגים) — חובה.
יכולת כתיבת סקריפטים חזקה ב-Python או Bash.
היכרות עם תהליכי CI/CD באמצעות כלים כמו Git ו-Jenkins.
ניסיון במידול נתונים, לוגיקת העשרה ואינטגרציה בין מערכות.
יתרון: היכרות עם סטנדרטים לסכמות לוגים (כגון ECS, CIM).

יכולת עבודה עצמאית וה entrega של פתרונות סקיילביליים ומוכנים לייצור — חובה.
ניסיון: 3-4 שנים