Accenture Federal Services offre servizi tecnologici e di consulenza al governo federale degli Stati Uniti. In quanto parte di Accenture, l’azienda opera nei settori della consulenza, della difesa e della logistica, aiutando le agenzie federali ad affrontare esigenze operative e missioni complesse attraverso il cloud, la cybersicurezza, i dati e l’intelligenza artificiale, l’ingegneria digitale e altre tecnologie emergenti. Le sue attività comprendono lo sviluppo di sistemi digitali sicuri e scalabili, l’applicazione di analisi basate sui dati per migliorare le decisioni e la modernizzazione delle infrastrutture governative. L’azienda ricorre inoltre alla ricerca e sviluppo e alla progettazione incentrata sulle persone per sostenere operazioni del settore pubblico resilienti ed efficaci.
Architetto senior dei dati GCP - Lavoro da remoto negli Stati Uniti
Ruolo di architetto senior dei dati focalizzato su data lake, data warehouse e piattaforme di streaming GCP sicuri. Supporterà IA/ML, governance, conformità e analisi per missioni federali statunitensi.
Stati Uniti
Washington103.200 $ – 196.400 $ / anno
Da remotoTempo pienoSeniorLeadLingua Richiesta: ingleseIngegnere dei datiDescrizione
- Definire le architetture GCP di riferimento per data lake, lakehouse, data warehouse e piattaforme di streaming
- Stabilire standard per zone dati, ingestione, ELT/ETL e consumo dei dati
- Progettare ambienti BigQuery, GCS, Dataproc e Dataflow per carichi di lavoro scalabili di analisi e IA
- Creare modelli dati canonici e migliorare le prestazioni di BigQuery tramite tecniche di ottimizzazione
- Applicare IAM, CMEK, VPC Service Controls, crittografia, DLP, reti private, governance, metadati, lineage e controlli di qualità dei dati
- Mantenere la conformità ai requisiti NIST 800-53, FedRAMP, HIPAA, PCI e SOC 2
- Progettare pipeline batch e streaming con Dataflow, Dataproc, Pub/Sub e Composer
- Collegare architetture basate su eventi tramite Cloud Functions e Cloud Run
- Collaborare con i team di Data Science su pipeline Vertex AI, feature store e MLOps
- Migliorare prestazioni, archiviazione, monitoraggio, logging, KPI e costi di BigQuery e GCS
- Stabilire standard per la codifica, Terraform/IaC, CI/CD e pratiche DevSecOps
- Mantenere la documentazione dell’architettura, guidare le revisioni e fare da mentore ai team tecnici
- Abilitare analisi self-service governate tramite livelli semantici come Looker
- Mantenere blueprint architetturali e implementazioni di riferimento riutilizzabili
- Stabilire standard per ingestione, evoluzione degli schemi e conservazione dei dati
- Revisionare modelli dati, pipeline, codice dell’infrastruttura e progetti di sicurezza
- Guidare proof of concept, benchmarking, analisi dei costi e documentazione tecnica
Requisiti
- Cittadinanza statunitense e capacità di ottenere un’autorizzazione di sicurezza Public Trust
- Laurea in Informatica, Ingegneria, Dati o Sistemi Informativi, o in un campo correlato
- 8-12 o più anni di esperienza nell’ingegneria o nell’architettura dei dati, inclusi 3-5 o più anni nella progettazione di piattaforme dati cloud, preferibilmente su GCP
- Esperienza nella progettazione di data lake, data warehouse e architetture di streaming aziendali
- Esperienza pratica con BigQuery, GCS, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub e Cloud Composer
- Solida conoscenza di IAM, CMEK, VPC Service Controls, crittografia, DLP e strumenti di governance o lineage
- Esperienza con FedRAMP, NIST 800-53, HIPAA, PCI o quadri normativi comparabili
- Esperienza di leadership in iniziative tecniche interfunzionali
- Ottima conoscenza di ELT/ETL, modelli di streaming, evoluzione degli schemi, CDC e modellazione dei dati
- Esperienza con Terraform, CI/CD, Airflow o Composer, test automatizzati e flussi di lavoro Git
- Comprovata esperienza nell’ottimizzazione di BigQuery e GCS per prestazioni e costi
- Eccellenti capacità comunicative e di coinvolgimento degli stakeholder
- Costituiscono titolo preferenziale le certificazioni GCP; esperienza federale o in settori regolamentati; certificazioni Kubernetes o OpenShift; service mesh, API gateway, multicluster, GitOps, SRE, risposta agli incidenti, RCA, Databricks, equivalenti AWS o Azure, Vertex AI, feature store, registri dei modelli, MLOps, framework di governance e metadati, data mesh e strumenti di terze parti
Benefit
- Comunità collaborativa e solidale
- Esperienza pratica diretta
- Opportunità di certificazione
- Formazione incentrata sul settore
- Opportunità di sviluppo professionale e crescita di carriera
- Pacchetto di benefit, i cui dettagli sono forniti tramite le informazioni sui benefit di Accenture