Accenture Federal Services świadczy usługi technologiczne i doradcze na rzecz rządu federalnego Stanów Zjednoczonych. Jako część Accenture firma działa w obszarach doradztwa, obronności i logistyki, pomagając agencjom federalnym radzić sobie ze złożonymi potrzebami operacyjnymi i związanymi z realizacją ich misji dzięki chmurze, cyberbezpieczeństwu, danym i sztucznej inteligencji, inżynierii cyfrowej oraz innym nowoczesnym technologiom. Jej działalność obejmuje tworzenie bezpiecznych, skalowalnych systemów cyfrowych, wykorzystywanie analiz opartych na danych do usprawniania procesu podejmowania decyzji oraz modernizację infrastruktury publicznej. Firma korzysta również z badań i rozwoju oraz projektowania zorientowanego na człowieka, wspierając odporne i skuteczne funkcjonowanie sektora publicznego.
Starszy architekt danych GCP — praca zdalna w Stanach Zjednoczonych
Stanowisko starszego architekta danych skoncentrowane na bezpiecznych jeziorach danych, hurtowniach i platformach strumieniowych GCP. Wsparcie AI i uczenia maszynowego, zarządzania danymi, zgodności oraz analityki dla federalnych misji USA.
Stany Zjednoczone
Waszyngton103 200 $ – 196 400 $ / rok
ZdalniePełny etatSeniorLeadWymagany Język: angielskiInżynier danychOpis
- Tworzenie docelowych architektur GCP dla jezior danych, platform lakehouse, hurtowni i platform strumieniowych
- Ustalanie standardów dla stref danych, pozyskiwania danych, ELT/ETL i konsumpcji danych
- Projektowanie środowisk BigQuery, GCS, Dataproc i Dataflow na potrzeby skalowalnej analityki oraz obciążeń AI
- Tworzenie kanonicznych modeli danych i poprawa wydajności BigQuery za pomocą technik optymalizacji
- Stosowanie IAM, CMEK, VPC Service Controls, szyfrowania, DLP, sieci prywatnych, zarządzania danymi, metadanych, pochodzenia danych i mechanizmów kontroli jakości danych
- Zapewnianie zgodności z wymaganiami NIST 800-53, FedRAMP, HIPAA, PCI i SOC 2
- Projektowanie potoków wsadowych i strumieniowych z użyciem Dataflow, Dataproc, Pub/Sub i Composer
- Łączenie architektur sterowanych zdarzeniami za pośrednictwem Cloud Functions i Cloud Run
- Współpraca z zespołami Data Science nad potokami Vertex AI, magazynami cech i praktykami MLOps
- Poprawa wydajności BigQuery i GCS oraz optymalizacja przechowywania, monitorowania, rejestrowania, KPI i kosztów
- Ustalanie standardów kodowania, Terraform/IaC, CI/CD i praktyk DevSecOps
- Prowadzenie dokumentacji architektury, kierowanie przeglądami i mentoring zespołów technicznych
- Umożliwianie zarządzanej analityki samoobsługowej za pośrednictwem warstw semantycznych, takich jak Looker
- Utrzymywanie schematów architektury i wielokrotnego użytku implementacji referencyjnych
- Ustalanie standardów pozyskiwania danych, ewolucji schematów i retencji danych
- Przegląd modeli danych, potoków, kodu infrastruktury i projektów zabezpieczeń
- Prowadzenie weryfikacji koncepcji, testów porównawczych, analiz kosztów i dokumentacji technicznej
Wymagania
- Obywatelstwo USA i możliwość uzyskania poświadczenia Public Trust
- Licencjat z informatyki, inżynierii, analityki danych lub systemów informacyjnych albo dziedziny pokrewnej
- Od 8–12 lat doświadczenia w inżynierii lub architekturze danych, w tym od 3–5 lat w projektowaniu chmurowych platform danych, najlepiej na GCP
- Doświadczenie w projektowaniu korporacyjnych jezior danych, hurtowni i architektur strumieniowych
- Praktyczne doświadczenie z BigQuery, GCS, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub i Cloud Composer
- Bardzo dobra znajomość IAM, CMEK, VPC Service Controls, szyfrowania, DLP oraz narzędzi do zarządzania danymi lub śledzenia ich pochodzenia
- Doświadczenie z FedRAMP, NIST 800-53, HIPAA, PCI lub porównywalnymi ramami regulacyjnymi
- Doświadczenie w prowadzeniu międzyfunkcyjnych inicjatyw technicznych
- Bardzo dobra znajomość ELT/ETL, wzorców strumieniowych, ewolucji schematów, CDC i modelowania danych
- Doświadczenie z Terraform, CI/CD, Airflow lub Composer, automatycznymi testami i przepływami pracy Git
- Udokumentowane doświadczenie w optymalizacji BigQuery i GCS pod kątem wydajności i kosztów
- Doskonałe umiejętności komunikacyjne i współpracy z interesariuszami
- Mile widziane certyfikaty GCP; doświadczenie w sektorze federalnym lub branżach regulowanych; certyfikaty Kubernetes lub OpenShift; znajomość service mesh, bram API, środowisk wieloklastrowych, GitOps, SRE, reagowania na incydenty, RCA, Databricks, odpowiedników AWS lub Azure, Vertex AI, magazynów cech, rejestrów modeli, MLOps, struktur zarządzania danymi i metadanymi, data mesh oraz narzędzi innych firm
Benefity
- Współpracująca i wspierająca społeczność
- Praktyczne doświadczenie
- Możliwości zdobywania certyfikatów
- Szkolenia skoncentrowane na branży
- Możliwości rozwoju zawodowego i kariery
- Pakiet świadczeń; szczegóły są dostępne w informacjach Accenture dotyczących świadczeń