Naveera Technology LLC yra technologijų konsultavimo ir inžinerijos įmonė, padedanti organizacijoms kurti dirbtiniu intelektu grindžiamas kompetencijas pasitelkiant praktiškas, gamyboje parengtas sistemas. Įmonės veikla apima duomenų inžineriją, mašininį mokymąsi, generatyvųjį dirbtinį intelektą, programėlių kūrimą, debesijos infrastruktūrą ir IT operacijas, įskaitant duomenų srautus, GenAI modelių kūrimą, MLOps bei individualiai pritaikytas žiniatinklio, mobiliąsias ir verslo programas. Naveera teikia paslaugas skaitmeninės sveikatos, finansinių technologijų, elektroninės prekybos, logistikos ir kitose verslo srityse veikiančioms organizacijoms, pasitelkdama pasaulines įgyvendinimo komandas, išplėstinę inžinerinę pagalbą ir kompetencijų centro modelį, orientuotą į duomenų pavertimą naudinga informacija bei lengvai plečiamomis technologijomis.
Vyresnysis duomenų inžinerijos vadovas – GCP, AI/ML ir generatyvusis DI (nuotolinis darbas JAV)
Vadovaukite duomenų platformų perkėlimui iš AWS į GCP ir kurkite įmonės lygio AI/ML, generatyviojo DI ir MLOps sprendimus naudodami GCP ir Vertex AI. Vykdykite pasaulinio inžinerijos ir IT paslaugų partnerio modernizavimo iniciatyvas.
Aprašymas
- Vadovaukite įmonės duomenų platformų perkėlimui iš AWS į GCP
- Kurkite keičiamo mastelio GCP duomenų platformas, Data Lake ir Lakehouse sprendimus
- Kurkite AI/ML, generatyviojo DI, RAG ir MLOps sprendimus su GCP ir Vertex AI
- Kurkite viso ciklo mašininio mokymosi procesus duomenims paruošti, modeliams mokyti, validuoti, diegti, stebėti, perkvalifikuoti ir gyvavimo ciklui valdyti
- Projektuokite duomenų gavimo, transformavimo, įterpinių, indeksavimo, paieškos, paketinio apdorojimo, srautų, ETL ir ELT procesus
- Įvertinkite AWS aplinkas ir susiekite darbo krūvius su lygiavertėmis arba geresnėmis GCP paslaugomis
- Kurkite perkėlimo planus, apimančius etapus, priklausomybes, rizikas, grįžimo planus ir tikslines architektūras
- Projektuokite įvykiais grindžiamus realiojo laiko procesus naudodami Pub/Sub, Dataflow arba Apache Beam, BigQuery ir Cloud Storage
- Nustatykite įmonės duomenų modelius, BigQuery skaidymą ir klasterizavimą bei analitikos vartojimo modelius
- Nustatykite duomenų valdymo, kokybės, kilmės, metaduomenų, saugumo, privatumo, prieigos kontrolės ir atsakingo DI standartus
- Vadovaukite Terraform automatizavimui, CI/CD, diegimui, testavimui ir aplinkų perkėlimui per Dev, QA, UAT ir Production
- Gerinkite našumą, mastelį, delsą, pralaidumą, patikimumą ir debesijos sąnaudas, nustatydami lyginamuosius rodiklius ir SLA
- Vadovaukite Data Engineer, Senior Data Engineer ir techninių vadovų komandai, ją ugdykite bei atlikite architektūros ir kodo peržiūras
- Stebėkite inžinerijos pažangą, pristatymo rizikas, priklausomybes ir tarpinius tikslus
- Būkite pagrindinis techninis kontaktas JAV suinteresuotosioms šalims ir bendradarbiaukite su verslo, produkto, duomenų mokslo, BI, DevOps, saugumo ir analitikos komandomis
- Verslo poreikius paverskite techniniais sprendimais ir komunikuokite architektūros sprendimus, perkėlimo planus, veiksmų planus, rizikas bei kompromisus
Reikalavimai
- Ne mažiau kaip 15 metų patirtis GCP duomenų inžinerijos, duomenų architektūros, debesijos inžinerijos, AI/ML inžinerijos ar susijusio technologijų vadovavimo srityje
- Bent 5 metų praktinė GCP duomenų inžinerijos patirtis
- Bent 3 metų praktinė AI/ML ir generatyviojo DI patirtis
- Įrodyta AWS–GCP perkėlimo projektų įgyvendinimo patirtis
- Didelė įmonės Data Lake ir Lakehouse platformų projektavimo GCP aplinkoje patirtis
- Praktinės BigQuery, Google Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer, Dataproc, IAM ir Terraform žinios
- Patirtis perkeliant AWS duomenų darbo krūvius, procesus ir platformas į GCP
- Gilus AWS–GCP paslaugų susiejimo, perkėlimo modelių, modernizavimo ir debesijos architektūros praktikos išmanymas
- Patirtis kuriant ir diegiant AI/ML sprendimus GCP su Vertex AI
- Praktinė generatyviojo DI, LLM programų, RAG, įterpinių, vektorinės paieškos, raginimų inžinerijos ir įmonės DI asistentų patirtis
- Geros MLOps žinios, apimančios mokymą, modelių registrus, CI/CD/CT, diegimą, stebėjimą, perkvalifikavimą, valdymą ir grįžimą
- Patirtis kuriant saugius ir atsakingus DI sprendimus, užtikrinant privatumą, vertinimą, prieigos kontrolę, audituojamumą ir valdymą
- Puikūs SQL įgūdžiai bei stiprios Python ir PySpark žinios
- Tvirtas duomenų modeliavimo, duomenų saugyklų, paketinio apdorojimo ir realiojo laiko duomenų inžinerijos pagrindas
- Patirtis su Terraform, Git, GitHub, Cloud Build, CI/CD ir infrastruktūros automatizavimu
- Patirtis vadovaujant duomenų inžinerijos ir tarpfunkcinėms techninėms komandoms bei jas ugdant
- Stiprūs bendravimo įgūdžiai ir patirtis dirbant su JAV įsikūrusiomis suinteresuotosiomis šalimis
- Google Cloud Professional Data Engineer sertifikatas būtų privalumas
- Google Cloud Professional Machine Learning Engineer sertifikatas būtų privalumas
- Patirtis su Vertex AI Agent Builder, Vertex AI Search, Gemini on Vertex AI arba įmonių generatyviojo DI platformomis būtų privalumas
- Patirtis su dbt, Apache Airflow, Kafka, Apache Spark, Kubernetes, Cloud Run ir API grindžiamomis architektūromis būtų privalumas
- Patirtis su Dataplex, Data Catalog, kilmės duomenimis, metaduomenų valdymu, valdymo sistemomis, pagrindinių duomenų valdymu ir duomenų kokybės sistemomis būtų privalumas
- Patirtis palaikant įmonių ar reguliuojamas aplinkas, kuriose taikomi griežti privatumo, saugumo, atitikties, audito ir valdymo reikalavimai, būtų privalumas
- Techninės žinios turėtų apimti Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, NLP, gilųjį mokymąsi, ML algoritmus, generatyvųjį DI, LLM, GPT, Gemini, Claude, Llama, raginimų inžineriją, derinimą, RAG, įterpinius, vektorines duomenų bazes, semantinę ir hibridinę paiešką, perrikiavimą, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Hugging Face, Transformers, DI agentus, agentinius procesus, įrankių arba funkcijų iškvietimą, kelių agentų sistemas, MCP, MLflow, Kubeflow, modelių registrus, diegimą, stebėjimą, 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, Data Lake, pažangų Python, ekspertinį SQL, PySpark, Apache Spark, ETL, ELT, CDC, paketinius ir srautinius procesus, įvykiais grindžiamą architektūrą, procesų kūrimą ir optimizavimą, įmonės Data Lake ir Lakehouse, Medallion Architecture, duomenų saugyklas, duomenų modeliavimą, dimensinį modeliavimą, kelių nuomininkų modeliavimą, schema-on-read ir schema-on-write, dbt, Apache Airflow arba Cloud Composer, Dataproc, Dataflow arba Apache Beam, AWS Glue, Redshift, EMR, Lambda, Kinesis, Athena, CloudWatch, GCS, AWS S3, Pub/Sub, Dataplex, Data Catalog, Terraform, Git arba GitHub, Cloud Build, CI/CD, Infrastructure as Code, kilmės duomenis, metaduomenų valdymą, duomenų kokybę, stebėjimą ir OpenLineage
Privalumai
- Lankstus nuotolinis darbas
- Darbas su klientais visame pasaulyje
- Bendradarbiavimas į inovacijas orientuotoje aplinkoje
- Nuolatinio mokymosi ir sertifikavimo galimybės
- Vadovavimas svarbioms AI/ML ir GCP inovacijų iniciatyvoms kaip inžinerijos vadovui