„Carelon Global Solutions Philippines“ padeda sveikatos priežiūros organizacijoms gerinti praktinį ir efektyvų veiklos bei paslaugų teikimą. Būdama „Elevance Health“ patronuojamosios įmonės dalis ir anksčiau vadinta „Legato Health Technologies“, ji kuria skaitmeninius įrankius bei veiklos sprendimus sveikatos draudimo planams, sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams ir sveikatos sistemoms. Daugiau kaip 25 000 darbuotojų turinti pasaulinė įmonės komanda veikia Jungtinėse Amerikos Valstijose, Indijoje, Airijoje, Filipinuose ir Puerto Rike. Įmonė ieško novatoriškų būdų, padedančių sveikatos priežiūros specialistams sumažinti administracinę naštą ir daugiau dėmesio skirti pacientų priežiūrai, taip pat daug dėmesio skiria darbuotojų mentorystei ir karjeros ugdymui.
II lygio architektas – duomenų platformos (Bengalūras, darbas biure)
Vadovauk įmonės duomenų architektūrai, pasitelkdamas „Databricks“, „Snowflake“ ir debesijos platformas. Modernizuok sveikatos priežiūros duomenų ekosistemas, stiprindamas valdymą, saugumą, sąveikumą ir AI/ML galimybes.
Aprašymas
- Nustatyti įmonės duomenų platformos architektūrą ir veiksmų planą
- Projektuoti keičiamo masto „Lakehouse“ ir „Data Mesh“ sprendimus
- Kurti architektūros standartus, pakartotinai naudojamus šablonus ir valdymo sistemas
- Vadovauti platformų modernizavimo ir migravimo iniciatyvoms
- Architektūriškai projektuoti sprendimus naudojant „Databricks“, „Snowflake“, „Iceberg“ ir debesijos paslaugas
- Projektuoti kelių debesų ir hibridines debesijos duomenų ekosistemas
- Apibrėžti duomenų dalijimosi ir sąveikumo būdus
- Įgalinti AI/ML ir „GenAI“ darbo krūvius šiuolaikinėse duomenų platformose
- Kurti metaduomenų, katalogų, duomenų kilmės ir valdymo galimybes
- Projektuoti įmonės saugumo ir atitikties sistemas
- Įdiegti duomenų platformų stebimumo ir „FinOps“ praktikas
- Mažinti saugojimo ir skaičiavimo sąnaudas optimizuojant platformą
- Atlikti architektūros peržiūras ir techninius vertinimus
- Kurti etalonines architektūras ir pakartotinai naudojamas sprendimų sistemas
- Nustatyti nefunkcinius mastelio, atsparumo, saugumo ir našumo reikalavimus
- Bendradarbiauti su verslo, produktų, saugumo ir inžinerijos vadovais
- Pristatyti architektūros rekomendacijas vadovų lygio suinteresuotosioms šalims
- Vadovauti kelioms įgyvendinimo komandoms strateginėse programose
Reikalavimai
- B.Tech, M.Tech informatikos laipsnis, MCA laipsnis arba lygiavertė patirtis
- Ne mažesnė kaip 10 metų bendra profesinė patirtis
- Ne mažesnė kaip 3 metų atitinkama darbo su „Databricks“ patirtis
- Įrodyta įmonės „Data Lakehouse“ ir duomenų platformų sprendimų architektūros kūrimo naudojant „Databricks“ ir „Snowflake“ patirtis
- Gilios AWS, „Azure“ arba GCP architektūros žinios, įskaitant saugumą, valdymą, mastelio keitimą ir atsparumą
- Didelė įmonės duomenų strategijų, modernizavimo veiksmų planų ir migravimo planų kūrimo patirtis
- Puikios „Apache Iceberg“, „Delta Lake“, metaduomenų valdymo ir „Data Mesh“ architektūrų žinios
- Patirtis projektuojant kelių debesų ir hibridines debesijos duomenų ekosistemas analitikos, AI/ML ir „GenAI“ darbo krūviams
- Įrodyta lyderystė kuriant architektūros standartus, valdymo modelius ir etalonines architektūras
- Kainų optimizavimo, našumo inžinerijos ir debesijos „FinOps“ kompetencija
- Patirtis darant įtaką vadovams ir vadovaujant architektūros peržiūroms keliose programose
- Gebėjimas ugdyti architektus, techninius vadovus ir inžinerijos komandas
- Puikūs komunikacijos, pristatymo ir strateginių sprendimų priėmimo įgūdžiai
- Ekspertinės „Databricks Lakehouse“ architektūros, „Delta Lake“, „Unity Catalog“, „Workflows“ ir našumo optimizavimo žinios
- Puikūs Python, PySpark, Spark SQL ir paskirstytojo duomenų apdorojimo įgūdžiai
- Didelė praktinė darbo su „Snowflake“ patirtis, įskaitant „Snowpipe“, „Streams“, „Tasks“, „Data Sharing“ ir užklausų optimizavimą
- Puikios „Apache Iceberg“ žinios, įskaitant atvirus lentelių formatus, schemos raidą, skaidymą ir kelionę laiku
- Patirtis projektuojant ir įgyvendinant didelio masto duomenų inžinerijos bei ETL/ELT duomenų srautus
- Praktinė darbo su AWS, „Azure“ arba GCP debesijos duomenų paslaugomis patirtis
- Puikūs SQL ir duomenų modeliavimo įgūdžiai OLTP ir analitinėse aplinkose
- Patirtis naudojant realiojo laiko apdorojimo technologijas, tokias kaip „Kafka“, „Event Hubs“, „Kinesis“ arba „Pub/Sub“
- Duomenų valdymo, metaduomenų valdymo, duomenų kokybės ir saugumo sistemų išmanymas
- „Terraform“, „CloudFormation“ ar kitos „Infrastructure as Code“ technologijos patirtis būtų privalumas
- „Docker“, „Kubernetes“ ir konteinerizuotų duomenų platformų išmanymas būtų privalumas
- Darbo su „GitHub Actions“, „Jenkins“, „Azure DevOps“, „GitLab“ ar panašiais CI/CD įrankiais patirtis būtų privalumas
- AI/ML, „MLOps“ ir „GenAI“ integravimo į duomenų platformas išmanymas būtų privalumas
- „Data Mesh“, „Data Fabric“ ir šiuolaikinių įmonės duomenų architektūrų išmanymas būtų privalumas
Privalumai
- Puikios mokymosi ir profesinio tobulėjimo galimybės
- Inovacijas, kūrybiškumą ir savarankiškumą skatinanti kultūra
- Parama visapusiškai darbuotojų gerovei
- Įvairovės, lygybės ir įtraukties programos
- Daug galimybių gauti atlygį ir pripažinimą
- Konkurencingas sveikatos ir medicininio draudimo paketas
- Kokybiški patogumai ir darbo erdvės
- Į darbuotojus orientuota darbo vietos politika