Naveera Technology LLC — консалтинговая и инженерная технологическая компания, помогающая организациям развивать возможности на основе ИИ с помощью практичных, готовых к внедрению систем. Компания работает в таких сферах, как инженерия данных, машинное обучение, генеративный ИИ, разработка приложений, облачная инфраструктура и ИТ-операции, включая конвейеры обработки данных, разработку моделей GenAI, MLOps, а также индивидуальные веб-, мобильные и корпоративные приложения. Naveera поддерживает клиентов в области цифрового здравоохранения, финтеха, электронной коммерции, логистики и других корпоративных сегментах благодаря глобальным командам разработки, расширенной инженерной поддержке и модели центра компетенций, ориентированной на превращение данных в полезную аналитику и масштабируемые технологии.
Старший менеджер по инженерии данных — GCP, AI/ML и GenAI (удалённая работа в США)
Руководите миграцией платформ данных с AWS на GCP и создавайте корпоративные решения AI/ML, GenAI и MLOps с использованием GCP и Vertex AI. Возглавляйте инициативы по модернизации для глобального партнёра в сфере инженерных и ИТ-услуг.
Описание
- Руководить миграцией корпоративных платформ данных с AWS на GCP
- Проектировать масштабируемые платформы данных GCP, Data Lake и Lakehouse
- Разрабатывать решения AI/ML, генеративного ИИ, RAG и MLOps с использованием GCP и Vertex AI
- Создавать сквозные конвейеры машинного обучения для подготовки, обучения, валидации, развёртывания, мониторинга, дообучения и управления жизненным циклом
- Проектировать конвейеры загрузки, преобразования, создания эмбеддингов, индексации, извлечения, пакетной и потоковой обработки, ETL и ELT
- Оценивать среды AWS и сопоставлять рабочие нагрузки с эквивалентными или улучшенными сервисами GCP
- Создавать планы миграции с описанием этапов, зависимостей, рисков, планов отката и целевых архитектур
- Проектировать событийно-ориентированные конвейеры реального времени с Pub/Sub, Dataflow или Apache Beam, BigQuery и Cloud Storage
- Устанавливать корпоративные модели данных, правила секционирования и кластеризации BigQuery, а также подходы к использованию аналитики
- Определять стандарты управления данными, качества, происхождения, метаданных, безопасности, конфиденциальности, контроля доступа и ответственного ИИ
- Руководить автоматизацией Terraform, CI/CD, развёртыванием, тестированием и продвижением сред Dev, QA, UAT и Production
- Повышать производительность, масштабируемость, сокращать задержки, увеличивать пропускную способность и надёжность, а также оптимизировать облачные затраты, определяя бенчмарки и SLA
- Управлять инженерами данных, старшими инженерами данных и техническими руководителями, проводить архитектурные и код-ревью
- Отслеживать прогресс разработки, риски поставки, зависимости и ключевые этапы
- Выступать основным техническим контактным лицом для заинтересованных сторон в США и сотрудничать с командами бизнеса, продукта, Data Science, BI, DevOps, безопасности и аналитики
- Преобразовывать бизнес-потребности в технические решения и объяснять архитектурные решения, планы миграции, дорожные карты, риски и компромиссы
Требования
- Более 15 лет опыта в инженерии данных GCP, архитектуре данных, облачной инженерии, инженерии AI/ML или технологическом руководстве в смежной области
- Не менее 5 лет практического опыта в инженерии данных GCP
- Не менее 3 лет практического опыта в AI/ML и GenAI
- Подтверждённый опыт реализации проектов миграции с AWS на GCP
- Глубокий опыт проектирования корпоративных платформ Data Lake и Lakehouse на GCP
- Практический опыт работы с BigQuery, Google Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer, Dataproc, IAM и Terraform
- Опыт переноса рабочих нагрузок, конвейеров и платформ данных AWS на GCP
- Глубокое знание сопоставления сервисов AWS и GCP, шаблонов миграции, модернизации и практик облачной архитектуры
- Опыт создания и развёртывания решений AI/ML на GCP с Vertex AI
- Практический опыт работы с генеративным ИИ, приложениями на базе LLM, RAG, эмбеддингами, векторным поиском, prompt engineering и корпоративными ИИ-ассистентами
- Глубокие знания MLOps, включая обучение, реестры моделей, CI/CD/CT, развёртывание, мониторинг, дообучение, управление и откат
- Опыт создания безопасных и ответственных решений ИИ с обеспечением конфиденциальности, оценки, контроля доступа, аудируемости и управления
- Экспертные навыки SQL, уверенное владение Python и PySpark
- Глубокие знания моделирования данных, хранилищ, пакетной обработки и инженерии данных реального времени
- Опыт работы с Terraform, Git, GitHub, Cloud Build, CI/CD и автоматизацией инфраструктуры
- Опыт руководства и наставничества для команд инженерии данных и кросс-функциональных технических команд
- Сильные коммуникативные навыки и опыт работы с заинтересованными сторонами в США
- Сертификация Google Cloud Professional Data Engineer будет преимуществом
- Сертификация Google Cloud Professional Machine Learning Engineer будет преимуществом
- Опыт работы с Vertex AI Agent Builder, Vertex AI Search, Gemini on Vertex AI или корпоративными платформами генеративного ИИ будет преимуществом
- Опыт работы с dbt, Apache Airflow, Kafka, Apache Spark, Kubernetes, Cloud Run и архитектурами на основе API будет преимуществом
- Опыт работы с Dataplex, Data Catalog, происхождением данных, управлением метаданными, управлением, управлением мастер-данными и платформами качества данных будет преимуществом
- Опыт поддержки корпоративных или регулируемых сред со строгими требованиями к конфиденциальности, безопасности, соответствию, аудиту и управлению будет преимуществом
- Техническая экспертиза должна включать Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, NLP, глубокое обучение, алгоритмы ML, GenAI, LLM, GPT, Gemini, Claude, Llama, prompt engineering, дообучение, RAG, эмбеддинги, векторные базы данных, семантический и гибридный поиск, reranking, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Hugging Face, Transformers, ИИ-агентов, агентные рабочие процессы, вызов инструментов или функций, мультиагентные системы, MCP, MLflow, Kubeflow, реестры моделей, развёртывание, мониторинг, 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, озёра данных, продвинутый Python, экспертный SQL, PySpark, Apache Spark, ETL, ELT, CDC, пакетную и потоковую обработку, событийно-ориентированную архитектуру, разработку и оптимизацию конвейеров, корпоративные Data Lake и Lakehouse, Medallion Architecture, хранилища, моделирование данных, размерное моделирование, мультитенантное моделирование, schema-on-read и schema-on-write, dbt, Apache Airflow или Cloud Composer, Dataproc, Dataflow или Apache Beam, AWS Glue, Redshift, EMR, Lambda, Kinesis, Athena, CloudWatch, GCS, AWS S3, Pub/Sub, Dataplex, Data Catalog, Terraform, Git или GitHub, Cloud Build, CI/CD, Infrastructure as Code, происхождение данных, управление метаданными, качество данных, мониторинг и OpenLineage
Преимущества
- Гибкий формат удалённой работы
- Работа с клиентами по всему миру
- Сотрудничество в среде, ориентированной на инновации
- Доступ к постоянному обучению и возможностям сертификации
- Руководство крупными инициативами в области AI/ML и инноваций GCP в должности руководителя инженерного направления