SunnyData to firma konsultingowa specjalizująca się w inżynierii danych i sztucznej inteligencji, koncentrująca się na platformie Databricks. Certyfikowani inżynierowie Databricks pomagają organizacjom modernizować platformy danych, migrować starsze korporacyjne hurtownie danych i jeziora danych oraz przekształcać inicjatywy z zakresu AI, uczenia maszynowego i generatywnej AI w działające systemy. Firma wspiera również zarządzanie danymi i MLOps, a jej eksperci mają doświadczenie branżowe w ochronie zdrowia, usługach finansowych i logistyce.
Główny architekt rozwiązań, usługi finansowe — praca zdalna w Stanach Zjednoczonych
Kieruj projektowaniem i wdrażaniem opartych na Databricks rozwiązań z zakresu danych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji dla klientów. Rola łączy praktyczną pracę architektoniczną, współpracę presales, zarządzanie relacjami z klientami i mentoring techniczny.
Opis
- Doradzać klientom w zakresie strategii inżynierii danych i architektury, ze szczególnym uwzględnieniem rozwiązań Databricks.
- Projektować, rozwijać i wdrażać platformy danych obsługujące sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i analitykę biznesową.
- Zapewniać strategiczne wskazówki dotyczące rozwijających się technologii i praktyk związanych z danymi.
- Współpracować z zespołami sprzedaży przy przedstawianiu rozwiązań technicznych potencjalnym klientom.
- Nadzorować wiele kont klientów oraz komunikować postępy i wyniki realizacji.
- Tworzyć architektury wykorzystujące dobre praktyki zarządzania, bezpieczeństwa i jakości danych.
- Oceniać źródła danych i rekomendować te, które należy uwzględnić w celu usprawnienia analityki.
- Wspierać zespoły wewnętrzne, mentorować grupy projektowe i szkolić użytkowników w zakresie produktów danych oraz środowisk analitycznych.
- Badać problemy systemowe i problemy z danymi, ustalać ich przyczyny źródłowe oraz wdrażać odpowiednie rozwiązania.
- Weryfikować potoki danych, logikę transformacji i powiązane komponenty pod kątem dokładności i niezawodności.
- Przeznaczać mniej więcej połowę czasu na praktyczną realizację techniczną, a połowę na pracę presales.
Wymagania
- Co najmniej 10 lat praktycznego doświadczenia na stanowisku architekta rozwiązań i/lub starszego inżyniera danych.
- Niedawne doświadczenie we wdrażaniu rozwiązań danych z wykorzystaniem Databricks.
- Ekspercka znajomość Spark, Hadoop, Kafka, Databricks, pandas i scikit-learn.
- Bardzo dobra znajomość modelowania danych, ETL, integracji danych i nowoczesnych praktyk inżynierii danych.
- Umiejętność prowadzenia złożonych warsztatów dotyczących analizy architektury i projektowania rozwiązań oraz tworzenia planów wdrożenia.
- Biegłość w Javie, Pythonie i/lub Scali.
- Doświadczenie w pracy z AWS, Azure i/lub Google Cloud Platform.
- Umiejętność pisania, diagnozowania i optymalizowania zapytań SQL.
- Doskonałe umiejętności komunikacji pisemnej i ustnej, w tym doświadczenie w bezpośredniej pracy z klientami.
- Umiejętność tworzenia i prezentowania szczegółowych prezentacji technicznych dla klientów i interesariuszy.
- Doświadczenie w tworzeniu kompleksowej dokumentacji rozwiązań, w tym dowodów słuszności koncepcji, map drogowych, diagramów sekwencji, hierarchii klas i logicznych widoków systemów.
- Umiejętność przenoszenia rozwiązań technicznych do środowiska produkcyjnego z uwzględnieniem wydajności, bezpieczeństwa, skalowalności i niezawodnej integracji danych.
- Doświadczenie w kierowaniu zespołami inżynieryjnymi, mentoringu i rozwijaniu pracowników.
- Licencjat z informatyki lub pokrewnej dziedziny.
- Zdecydowanie preferowane miejsce zamieszkania w strefie czasu pacyficznego lub na zachodnim wybrzeżu.
- Preferowane: znajomość technologii rozproszonego przechowywania, takich jak S3, ADLS, HDFS, GCS, Kudu, Elasticsearch/Solr, Cassandra lub inne systemy NoSQL.
- Preferowane: doświadczenie ze Spark, Kafka, StreamSets, Matillion, Fivetran, NiFi, AWS Data Migration Services, Azure Data Factory i IICS.
- Preferowane: szerokie doświadczenie w całym cyklu życia oprogramowania.
- Preferowane: doświadczenie w automatyzacji transformacji i przygotowywania danych za pomocą dbt, Spark, Spark Streaming i automatycznych potoków.
- Preferowane: doświadczenie z narzędziami do zarządzania przepływami pracy i orkiestracji, w tym Airflow, AWS Managed Airflow, Luigi i NiFi.
- Preferowane: doświadczenie w sektorze usług finansowych, najlepiej w bankowości.
- Preferowane: znajomość wymagań i standardów zgodności IT w bankowości.
- Preferowane: co najmniej dwa z następujących certyfikatów: Associate Developer for Apache Spark, Data Engineer Associate, Professional Data Engineer, Machine Learning Associate lub Professional ML Engineer.
Benefity
- Ubezpieczenie zdrowotne dla pracowników i uprawnionych członków rodziny zaczyna obowiązywać pierwszego dnia zatrudnienia.
- Co najmniej 20 płatnych dni wolnych rocznie.
- Dziewięć płatnych dni świątecznych w firmie.
- Możliwości rozwoju zawodowego i kariery.
- Możliwości rozwijania zarówno umiejętności technicznych, jak i menedżerskich.
- Premie pieniężne zależne od wyników.
- Praca z nowoczesnymi technologiami i liderami branży.
- Współpraca w środowisku pracy skoncentrowanym na pracy zespołowej i dzieleniu się wiedzą.