Naveera Technology LLC je tehnološko svetovalno in inženirsko podjetje, ki organizacijam pomaga razvijati zmogljivosti, zasnovane na umetni inteligenci, s praktičnimi sistemi, pripravljenimi za produkcijsko uporabo. Njegovo delo zajema podatkovno inženirstvo, strojno učenje, generativno umetno inteligenco, razvoj aplikacij, infrastrukturo v oblaku in delovanje IT, vključno s podatkovnimi cevovodi, razvojem modelov GenAI, MLOps ter prilagojenimi spletnimi, mobilnimi in poslovnimi aplikacijami. Naveera podpira stranke na področju digitalnega zdravstva, finančne tehnologije, e-trgovine, logistike in drugih poslovnih okolij prek globalnih ekip za izvajanje storitev, razširjene inženirske podpore ter modela centra odličnosti, osredotočenega na pretvarjanje podatkov v uporabne vpoglede in razširljivo tehnologijo.
Višji vodja podatkovnega inženiringa – GCP, AI/ML in GenAI (delo na daljavo v ZDA)
Vodili boste migracije podatkovnih platform iz AWS v GCP ter gradili poslovne rešitve AI/ML, GenAI in MLOps z GCP in Vertex AI. Usmerjali boste pobude za posodobitev za globalnega partnerja na področju inženiringa in IT-storitev.
Opis
- Vodili boste migracije poslovnih podatkovnih platform iz AWS v GCP
- Načrtovali boste razširljive podatkovne platforme GCP, podatkovna jezera in platforme Lakehouse
- Razvijali boste rešitve AI/ML, generativne umetne inteligence, RAG in MLOps z GCP in Vertex AI
- Vzpostavili boste celovite cevovode strojnega učenja za pripravo, učenje, preverjanje, uvajanje, spremljanje, ponovno učenje in upravljanje življenjskega cikla
- Načrtovali boste cevovode za zajem, pretvorbo, vdelave, indeksiranje, pridobivanje, paketno in tokovno obdelavo, ETL in ELT
- Ocenili boste okolja AWS in delovne obremenitve preslikali v enakovredne ali izboljšane storitve GCP
- Ustvarili boste načrte migracije, ki zajemajo faze, odvisnosti, tveganja, načrte povrnitve in ciljne arhitekture
- Načrtovali boste dogodkovno vodene cevovode v realnem času s Pub/Sub, Dataflow ali Apache Beam, BigQuery in Cloud Storage
- Vzpostavili boste poslovne podatkovne modele, particioniranje in gručenje v BigQueryju ter vzorce uporabe analitičnih podatkov
- Določili boste standarde za upravljanje podatkov, kakovost, izvor podatkov, metapodatke, varnost, zasebnost, nadzor dostopa in odgovorno umetno inteligenco
- Vodili boste avtomatizacijo Terraform, CI/CD, uvajanje, testiranje in napredovanje okolij skozi Dev, QA, UAT in Production
- Izboljšali boste zmogljivost, razširljivost, zakasnitev, prepustnost, zanesljivost in stroške oblaka ter določili primerjalne meritve in SLA-je
- Upravljali in mentorirali boste podatkovne inženirje, višje podatkovne inženirje in tehnične vodje ter izvajali arhitekturne preglede in preglede kode
- Spremljali boste napredek inženiringa, tveganja pri izvedbi, odvisnosti in mejnike
- Delovali boste kot primarni tehnični stik za deležnike v ZDA ter sodelovali z ekipami za poslovanje, izdelek, podatkovno znanost, BI, DevOps, varnost in analitiko
- Poslovne potrebe boste pretvarjali v tehnične rešitve ter komunicirali arhitekturne odločitve, načrte migracije, časovnice, tveganja in kompromise
Zahteve
- Več kot 15 let izkušenj s podatkovnim inženiringom GCP, podatkovno arhitekturo, oblačnim inženiringom, inženiringom AI/ML ali sorodnim tehnološkim vodenjem
- Vsaj 5 let praktičnih izkušenj s podatkovnim inženiringom GCP
- Vsaj 3 leta praktičnih izkušenj z AI/ML in GenAI
- Dokazane izkušnje z izvedbo migracijskih projektov iz AWS v GCP
- Bogate izkušnje z načrtovanjem poslovnih platform Data Lake in Lakehouse v GCP
- Praktično znanje BigQuery, Google Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer, Dataproc, IAM in Terraform
- Izkušnje s selitvijo podatkovnih delovnih obremenitev, cevovodov in platform AWS v GCP
- Dobro poznavanje preslikave storitev AWS v GCP, migracijskih vzorcev, posodobitve in praks oblačne arhitekture
- Izkušnje z gradnjo in uvajanjem rešitev AI/ML v GCP z Vertex AI
- Praktične izkušnje z generativno umetno inteligenco, aplikacijami LLM, RAG, vdelavami, vektorskim iskanjem, prompt engineeringom in poslovnimi pomočniki AI
- Dobro znanje MLOps, ki zajema učenje, registre modelov, CI/CD/CT, uvajanje, spremljanje, ponovno učenje, upravljanje in povrnitev
- Izkušnje z zagotavljanjem varnih in odgovornih rešitev AI z zasebnostjo, vrednotenjem, nadzorom dostopa, revizijsko sledljivostjo in upravljanjem
- Strokovno znanje SQL ter dobro znanje Pythona in PySparka
- Močno ozadje na področju podatkovnega modeliranja, podatkovnih skladišč, paketne obdelave in podatkovnega inženiringa v realnem času
- Izkušnje s Terraform, Git, GitHub, Cloud Build, CI/CD in avtomatizacijo infrastrukture
- Izkušnje z vodenjem in mentoriranjem ekip za podatkovni inženiring ter medfunkcionalnih tehničnih ekip
- Odlične komunikacijske sposobnosti in izkušnje z delom z deležniki v ZDA
- Zaželena je certifikacija Google Cloud Professional Data Engineer
- Zaželena je certifikacija Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
- Zaželene so izkušnje z Vertex AI Agent Builder, Vertex AI Search, Gemini on Vertex AI ali poslovnimi platformami generativne umetne inteligence
- Zaželene so izkušnje z dbt, Apache Airflow, Kafka, Apache Spark, Kubernetes, Cloud Run in arhitekturami, ki jih vodijo API-ji
- Zaželene so izkušnje z Dataplex, Data Catalog, izvorom podatkov, upravljanjem metapodatkov, upravljanjem podatkov, upravljanjem matičnih podatkov in ogrodji kakovosti podatkov
- Zaželene so izkušnje s podporo poslovnim ali reguliranim okoljem s strogimi zahtevami glede zasebnosti, varnosti, skladnosti, revizije in upravljanja
- Tehnično znanje mora vključevati Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, NLP, globoko učenje, algoritme ML, GenAI, LLM, GPT, Gemini, Claude, Llama, prompt engineering, fino prilagajanje, RAG, vdelave, vektorske podatkovne baze, semantično in hibridno iskanje, ponovno razvrščanje, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Hugging Face, Transformers, agente AI, agentske poteke dela, klicanje orodij ali funkcij, večagentske sisteme, MCP, MLflow, Kubeflow, registre modelov, uvajanje, spremljanje, CI/CD, Vertex AI, Vertex AI Studio, Vertex AI Pipelines, Model Garden, Vector Search, FastAPI, Flask, REST API-je, SQL, Docker, Kubernetes, GCP, AWS, Azure, BigQuery, Dataflow, Spark, Databricks, podatkovna jezera, napredni Python, strokovni SQL, PySpark, Apache Spark, ETL, ELT, CDC, paketno in tokovno obdelavo, dogodkovno vodeno arhitekturo, razvoj in optimizacijo cevovodov, poslovni Data Lake in Lakehouse, Medallion Architecture, podatkovna skladišča, podatkovno modeliranje, dimenzijsko modeliranje, večnajemniško modeliranje, schema-on-read in schema-on-write, dbt, Apache Airflow ali Cloud Composer, Dataproc, Dataflow ali Apache Beam, AWS Glue, Redshift, EMR, Lambda, Kinesis, Athena, CloudWatch, GCS, AWS S3, Pub/Sub, Dataplex, Data Catalog, Terraform, Git ali GitHub, Cloud Build, CI/CD, Infrastructure as Code, izvor podatkov, upravljanje metapodatkov, kakovost podatkov, spremljanje in OpenLineage
Ugodnosti
- Prilagodljivo delo na daljavo
- Delo s strankami po vsem svetu
- Sodelovanje v okolju, usmerjenem v inovacije
- Dostop do stalnega učenja in priložnosti za pridobitev certifikatov
- Vodenje pomembnih inovacijskih pobud na področju AI/ML in GCP kot vodja inženiringa