Naveera Technology LLC ni kampuni ya ushauri wa teknolojia na uhandisi inayosaidia mashirika kujenga uwezo unaoongozwa na AI kupitia mifumo ya vitendo iliyo tayari kutumika katika uzalishaji. Kazi yake inajumuisha uhandisi wa data, ujifunzaji wa mashine, AI zalishi, uundaji wa programu, miundombinu ya wingu na uendeshaji wa IT, ikiwemo mabomba ya data, uundaji wa miundo ya GenAI, MLOps, pamoja na programu maalum za wavuti, simu na biashara. Naveera huwasaidia wateja katika afya ya kidijitali, fintech, biashara ya mtandaoni, usafirishaji na mazingira mengine ya biashara kupitia timu za kimataifa za utoaji huduma, usaidizi mpana wa uhandisi na muundo wa kituo cha ubora unaolenga kubadilisha data kuwa maarifa yenye manufaa na teknolojia inayoweza kupanuliwa.
Meneja Mwandamizi wa Uhandisi wa Data – GCP, AI/ML na GenAI (Kazi ya Mbali Marekani)
Ongoza uhamishaji wa mifumo ya data kutoka AWS kwenda GCP na ujenge suluhisho za AI/ML, GenAI na MLOps za biashara kwa kutumia GCP na Vertex AI. Endesha mipango ya kisasa kwa mshirika wa kimataifa wa uhandisi na huduma za IT.
Maelezo
- Kuongoza uhamishaji wa majukwaa ya data ya biashara kutoka AWS kwenda GCP
- Kubuni majukwaa ya data ya GCP, Data Lake na Lakehouse yanayoweza kupanuka
- Kutengeneza suluhisho za AI/ML, Generative AI, RAG na MLOps kwa kutumia GCP na Vertex AI
- Kujenga mabomba ya machine learning ya mwisho hadi mwisho kwa maandalizi, mafunzo, uthibitishaji, deployment, ufuatiliaji, mafunzo upya na usimamizi wa mzunguko wa maisha
- Kubuni mabomba ya ingestion, transformation, embedding, indexing, retrieval, batch, streaming, ETL na ELT
- Kutathmini mazingira ya AWS na kupangia workloads huduma za GCP zilizo sawa au bora zaidi
- Kuunda ramani za uhamishaji zinazojumuisha awamu, utegemezi, hatari, mipango ya rollback na usanifu lengwa
- Kubuni mabomba ya wakati halisi yanayoendeshwa na matukio kwa kutumia Pub/Sub, Dataflow au Apache Beam, BigQuery na Cloud Storage
- Kuweka miundo ya data ya biashara, partitioning na clustering ya BigQuery, pamoja na mifumo ya matumizi ya analytics
- Kuweka viwango vya usimamizi wa data, ubora, lineage, metadata, usalama, faragha, udhibiti wa ufikiaji na AI yenye uwajibikaji
- Kuongoza Terraform automation, CI/CD, deployment, majaribio na uhamishaji wa mazingira katika Dev, QA, UAT na Production
- Kuboresha utendaji, scalability, latency, throughput, reliability na gharama za cloud huku ukiweka benchmarks na SLA
- Kusimamia na kuwashauri Data Engineer, Senior Data Engineer na Technical Lead, pamoja na kufanya mapitio ya usanifu na msimbo
- Kufuatilia maendeleo ya uhandisi, hatari za delivery, utegemezi na milestones
- Kuwa mwasiliani mkuu wa kiufundi kwa wadau wa Marekani na kushirikiana na timu za Business, Product, Data Science, BI, DevOps, Security na Analytics
- Kubadilisha mahitaji ya biashara kuwa suluhisho za kiufundi na kuwasiliana kuhusu maamuzi ya usanifu, mipango ya uhamishaji, ramani, hatari na trade-offs
Mahitaji
- Uzoefu wa miaka 15+ katika uhandisi wa data wa GCP, usanifu wa data, uhandisi wa cloud, uhandisi wa AI/ML au uongozi wa teknolojia unaohusiana
- Angalau miaka 5 ya uzoefu wa moja kwa moja katika uhandisi wa data wa GCP
- Angalau miaka 3 ya uzoefu wa moja kwa moja katika AI/ML na GenAI
- Uzoefu uliothibitishwa wa kutekeleza miradi ya uhamishaji kutoka AWS kwenda GCP
- Uzoefu mkubwa wa kubuni majukwaa ya Data Lake na Lakehouse ya biashara kwenye GCP
- Utaalamu wa moja kwa moja katika BigQuery, Google Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer, Dataproc, IAM na Terraform
- Uzoefu wa kuhamisha workloads, mabomba na majukwaa ya data ya AWS kwenda GCP
- Ujuzi mkubwa wa service mapping ya AWS kwenda GCP, mifumo ya uhamishaji, modernization na mbinu za usanifu wa cloud
- Uzoefu wa kujenga na ku-deploy suluhisho za AI/ML kwenye GCP kwa kutumia Vertex AI
- Uzoefu wa moja kwa moja katika Generative AI, programu za LLM, RAG, embeddings, vector search, prompt engineering na wasaidizi wa AI wa biashara
- Ujuzi mkubwa wa MLOps unaojumuisha training, model registries, CI/CD/CT, deployment, monitoring, retraining, governance na rollback
- Uzoefu wa kuwasilisha suluhisho salama na zenye uwajibikaji za AI zenye faragha, evaluation, access control, auditability na governance
- Uwezo wa kitaalamu wa SQL pamoja na uwezo mkubwa wa Python na PySpark
- Msingi imara katika data modeling, warehousing, batch processing na real-time data engineering
- Uzoefu wa Terraform, Git, GitHub, Cloud Build, CI/CD na infrastructure automation
- Uzoefu wa kuongoza na kuwashauri timu za data engineering na timu za kiufundi za kazi mbalimbali
- Ujuzi mzuri wa mawasiliano na uzoefu wa kufanya kazi na wadau walioko Marekani
- Cheti cha Google Cloud Professional Data Engineer kinapendelewa
- Cheti cha Google Cloud Professional Machine Learning Engineer kinapendelewa
- Uzoefu wa Vertex AI Agent Builder, Vertex AI Search, Gemini on Vertex AI au majukwaa ya Generative AI ya biashara unapendelewa
- Uzoefu wa dbt, Apache Airflow, Kafka, Apache Spark, Kubernetes, Cloud Run na usanifu unaoendeshwa na API unapendelewa
- Uzoefu wa Dataplex, Data Catalog, lineage, metadata management, governance, master data management na mifumo ya data quality unapendelewa
- Uzoefu wa kusaidia mazingira ya biashara au yaliyodhibitiwa yenye mahitaji makali ya faragha, usalama, compliance, audit na governance unapendelewa
- Utaalamu wa kiufundi unapaswa kujumuisha Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, NLP, deep learning, algorithms za ML, GenAI, LLMs, GPT, Gemini, Claude, Llama, prompt engineering, fine-tuning, RAG, embeddings, vector databases, semantic na hybrid search, reranking, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Hugging Face, Transformers, AI agents, agentic workflows, tool au function calling, multi-agent systems, MCP, MLflow, Kubeflow, model registries, deployment, monitoring, CI/CD, Vertex AI, Vertex AI Studio, Vertex AI Pipelines, Model Garden, Vector Search, FastAPI, Flask, REST APIs, SQL, Docker, Kubernetes, GCP, AWS, Azure, BigQuery, Dataflow, Spark, Databricks, data lakes, advanced Python, expert SQL, PySpark, Apache Spark, ETL, ELT, CDC, batch na streaming, event-driven architecture, pipeline development na optimization, enterprise Data Lake na Lakehouse, Medallion Architecture, warehousing, data modeling, dimensional modeling, multi-tenant modeling, schema-on-read na schema-on-write, dbt, Apache Airflow au Cloud Composer, Dataproc, Dataflow au Apache Beam, AWS Glue, Redshift, EMR, Lambda, Kinesis, Athena, CloudWatch, GCS, AWS S3, Pub/Sub, Dataplex, Data Catalog, Terraform, Git au GitHub, Cloud Build, CI/CD, Infrastructure as Code, lineage, metadata management, data quality, monitoring na OpenLineage
Manufaa
- Kazi ya mbali yenye kubadilika
- Kufanya kazi na wateja kutoka duniani kote
- Kushirikiana katika mazingira yanayolenga ubunifu
- Kupata fursa za kuendelea kujifunza na kupata vyeti
- Kuongoza mipango mikubwa ya ubunifu wa AI/ML na GCP kama Head of Engineering