En Civir buscamos incorporar un Especialista en Dynatrace para un proyecto fiable dentro del equipo de Observabilidad de uno de nuestros principales clientes del sector sanitario.
Modalidad de trabajo
- Modalidad de trabajo principalmente remota, con asistencia puntual a las oficinas de Madrid (aproximadamente un día a la semana) para reuniones, sesiones de trabajo o actividades de team building.
Funciones
- Administración y evolución de la plataforma Dynatrace SaaS.
- Configuración y gestión de OneAgent, ActiveGate, Management Zones, Host Groups, tags, perfiles de alertado y ventanas de mantenimiento.
- Implementación y optimización de la observabilidad end-to-end (APM, infraestructura, logs, métricas, trazas distribuidas, RUM y Synthetic Monitoring).
- Análisis de incidencias mediante Davis AI, identificación de causas raíz y optimización del sistema de alertas.
- Desarrollo de consultas avanzadas utilizando Dynatrace Query Language (DQL) y explotación de Grail para el análisis y correlación de datos.
- Creación y mantenimiento de Dashboards, Notebooks,
Workflows y automatizaciones sobre la plataforma Dynatrace.
- Gestión de la seguridad y el gobierno de la plataforma (RBAC, SSO/SAML, IAM, gestión de credenciales y políticas de acceso).
- Participación en la definición de soluciones, toma de requisitos, documentación técnica, workshops y transferencia de conocimiento.
- Gestión de incidencias críticas, problem management, capacity planning, optimización del licenciamiento y mejora continua de la plataforma.
- Conocimientos avanzados de:
- OneAgent y ActiveGate.
- Management Zones, Host Groups, tags y alerting.
- Dashboards, permisos y mantenimiento de la plataforma.
- Observabilidad end-to-end (APM, Infraestructura, Logs, Métricas, Tracing, RUM y Synthetic Monitoring).
- Davis AI para análisis de problemas y troubleshooting.
- Dynatrace Query Language (DQL) y Grail.
- Seguridad de la plataforma (RBAC, IAM, SSO/SAML y gestión de accesos).
- Experiencia en consult
📌 Especialista en Dynatrace (Madrid)
🏢 CIVIR
📍 Madrid