Naveera Technology LLC е технологична консултантска и инженерингова компания, която помага на организациите да изграждат способности, ориентирани към изкуствения интелект, чрез практични системи, готови за внедряване в продукционна среда. Дейността ѝ обхваща инженеринг на данни, машинно обучение, генеративен изкуствен интелект, разработване на приложения, облачна инфраструктура и ИТ операции, включително конвейери за данни, разработване на GenAI модели, MLOps и специално създадени уеб, мобилни и корпоративни приложения. Naveera подкрепя клиенти в областта на дигиталното здравеопазване, финансовите технологии, електронната търговия, логистиката и други корпоративни среди чрез глобални екипи за предоставяне на услуги, разширена инженерингова поддръжка и модел на център за върхови постижения, насочен към превръщането на данните в полезна информация и мащабируема технология.
Старши мениджър „Инженеринг на данни“ – GCP, AI/ML и GenAI (дистанционна работа в САЩ)
Ще ръководите миграции на платформи за данни от AWS към GCP и ще изграждате корпоративни решения за AI/ML, GenAI и MLOps с GCP и Vertex AI. Ще управлявате инициативи за модернизация за глобален партньор в инженерните и IT услугите.
Описание
- Ръководите миграции на корпоративни платформи за данни от AWS към GCP
- Проектирате мащабируеми платформи за данни в GCP, Data Lake и Lakehouse решения
- Разработвате решения за AI/ML, генеративен AI, RAG и MLOps с GCP и Vertex AI
- Изграждате цялостни машиннообучаващи конвейери за подготовка, обучение, валидиране, внедряване, мониторинг, преобучение и управление на жизнения цикъл
- Проектирате конвейери за приемане, трансформация, embedding, индексиране, извличане, пакетна и поточна обработка, ETL и ELT
- Оценявате AWS среди и съпоставяте работните натоварвания с еквивалентни или подобрени услуги на GCP
- Създавате планове за миграция, обхващащи фази, зависимости, рискове, планове за връщане и целеви архитектури
- Проектирате управлявани от събития конвейери в реално време с Pub/Sub, Dataflow или Apache Beam, BigQuery и Cloud Storage
- Установявате корпоративни модели на данни, партициониране и клъстеризация в BigQuery и модели за използване на аналитични данни
- Определяте стандарти за управление на данните, качество, произход, метаданни, сигурност, поверителност, контрол на достъпа и отговорен AI
- Ръководите автоматизацията с Terraform, CI/CD, внедряването, тестването и преместването на средите през Dev, QA, UAT и Production
- Подобрявате производителността, мащабируемостта, латентността, пропускателната способност, надеждността и облачните разходи, като дефинирате бенчмаркове и SLA
- Ръководите и наставлявате инженери по данни, старши инженери по данни и технически ръководители и извършвате архитектурни и кодови прегледи
- Наблюдавате напредъка на инженерните дейности, рисковете при доставката, зависимостите и ключовите етапи
- Действате като основно техническо лице за контакт със заинтересованите страни в САЩ и си партнирате с екипите по бизнес, продукт, наука за данните, BI, DevOps, сигурност и анализи
- Превръщате бизнес нуждите в технически решения и комуникирате архитектурни решения, планове за миграция, пътни карти, рискове и компромиси
Изисквания
- Над 15 години опит в инженеринг на данни в GCP, архитектура на данни, облачен инженеринг, инженеринг на AI/ML или сходно технологично ръководство
- Поне 5 години практически опит в инженеринг на данни в GCP
- Поне 3 години практически опит с AI/ML и GenAI
- Доказан опит в изпълнението на проекти за миграция от AWS към GCP
- Силен опит в проектирането на корпоративни платформи Data Lake и Lakehouse в GCP
- Практически опит с BigQuery, Google Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer, Dataproc, IAM и Terraform
- Опит с преместването на работни натоварвания, конвейери и платформи за данни от AWS към GCP
- Задълбочени познания за съпоставяне на услуги AWS към GCP, модели за миграция, модернизация и практики за облачна архитектура
- Опит в изграждането и внедряването на AI/ML решения в GCP с Vertex AI
- Практически опит с генеративен AI, LLM приложения, RAG, embeddings, векторно търсене, prompt engineering и корпоративни AI асистенти
- Силни познания по MLOps, включително обучение, регистри на модели, CI/CD/CT, внедряване, мониторинг, преобучение, управление и връщане назад
- Опит с доставянето на сигурни и отговорни AI решения с поверителност, оценяване, контрол на достъпа, одитируемост и управление
- Експертни умения по SQL и силни умения с Python и PySpark
- Солидна основа в моделиране на данни, складове за данни, пакетна обработка и инженеринг на данни в реално време
- Опит с Terraform, Git, GitHub, Cloud Build, CI/CD и автоматизация на инфраструктурата
- Опит в ръководенето и наставничеството на екипи по инженеринг на данни и междуфункционални технически екипи
- Силни комуникационни умения и опит в работата със заинтересовани страни в САЩ
- Предпочита се сертификат Google Cloud Professional Data Engineer
- Предпочита се сертификат Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
- Предпочита се опит с Vertex AI Agent Builder, Vertex AI Search, Gemini on Vertex AI или корпоративни платформи за генеративен AI
- Предпочита се опит с dbt, Apache Airflow, Kafka, Apache Spark, Kubernetes, Cloud Run и архитектури, управлявани чрез API
- Предпочита се опит с Dataplex, Data Catalog, произход на данните, управление на метаданни, управление на данни, управление на основни данни и рамки за качество на данните
- Предпочита се опит в поддръжката на корпоративни или регулирани среди със строги изисквания за поверителност, сигурност, съответствие, одит и управление
- Техническата експертиза трябва да включва Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, NLP, дълбоко обучение, ML алгоритми, GenAI, LLM, GPT, Gemini, Claude, Llama, prompt engineering, fine-tuning, RAG, embeddings, векторни бази данни, семантично и хибридно търсене, reranking, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Hugging Face, Transformers, AI агенти, агентни работни процеси, извикване на инструменти или функции, мултиагентни системи, MCP, MLflow, Kubeflow, регистри на модели, внедряване, мониторинг, CI/CD, Vertex AI, Vertex AI Studio, Vertex AI Pipelines, Model Garden, Vector Search, FastAPI, Flask, REST API, SQL, Docker, Kubernetes, GCP, AWS, Azure, BigQuery, Dataflow, Spark, Databricks, езера от данни, усъвършенстван Python, експертен SQL, PySpark, Apache Spark, ETL, ELT, CDC, пакетна и поточна обработка, управлявана от събития архитектура, разработване и оптимизация на конвейери, корпоративен Data Lake и Lakehouse, Medallion Architecture, складове за данни, моделиране на данни, размерно моделиране, многонаемателно моделиране, schema-on-read и schema-on-write, dbt, Apache Airflow или Cloud Composer, Dataproc, Dataflow или Apache Beam, AWS Glue, Redshift, EMR, Lambda, Kinesis, Athena, CloudWatch, GCS, AWS S3, Pub/Sub, Dataplex, Data Catalog, Terraform, Git или GitHub, Cloud Build, CI/CD, Infrastructure as Code, произход на данните, управление на метаданни, качество на данните, мониторинг и OpenLineage
Придобивки
- Гъвкава дистанционна работа
- Работа с клиенти от цял свят
- Сътрудничество в среда, насочена към иновации
- Достъп до текущо обучение и възможности за сертифициране
- Ръководене на значими инициативи за иновации в AI/ML и GCP като ръководител на инженерния отдел