
Accenture Federal Services надає технологічні та консалтингові послуги федеральному уряду США. Як частина Accenture, компанія працює у сферах консалтингу, оборони та логістики, допомагаючи федеральним відомствам розв’язувати складні операційні завдання й потреби, пов’язані з виконанням їхніх місій, за допомогою хмарних технологій, кібербезпеки, роботи з даними та штучного інтелекту, цифрової інженерії й інших новітніх технологій. Її діяльність охоплює розроблення захищених масштабованих цифрових систем, використання аналітики на основі даних для вдосконалення процесу ухвалення рішень і модернізацію державної інфраструктури. Компанія також спирається на дослідження та розробки й людиноцентричний дизайн, щоб підтримувати стійку та ефективну роботу організацій державного сектору.
Старший архітектор даних GCP — віддалена робота у США
Посада старшого архітектора даних із фокусом на захищені озера даних, сховища та потокові платформи GCP. Підтримка завдань ШІ та машинного навчання, управління даними, відповідності вимогам і аналітики для федеральних місій США.
Опис
- Формувати цільові архітектури GCP для озер даних, lakehouse-платформ, сховищ і потокових платформ
- Встановлювати стандарти для зон даних, завантаження, ELT/ETL і споживання даних
- Проєктувати середовища BigQuery, GCS, Dataproc і Dataflow для масштабованої аналітики та робочих навантажень ШІ
- Створювати канонічні моделі даних і підвищувати продуктивність BigQuery за допомогою методів оптимізації
- Застосовувати IAM, CMEK, VPC Service Controls, шифрування, DLP, приватні мережі, управління даними, метадані, походження даних і засоби контролю якості даних
- Забезпечувати відповідність вимогам NIST 800-53, FedRAMP, HIPAA, PCI і SOC 2
- Проєктувати пакетні та потокові конвеєри за допомогою Dataflow, Dataproc, Pub/Sub і Composer
- Поєднувати архітектури, керовані подіями, через Cloud Functions і Cloud Run
- Співпрацювати з командами Data Science над конвеєрами Vertex AI, сховищами ознак і практиками MLOps
- Підвищувати продуктивність BigQuery і GCS, оптимізувати зберігання, моніторинг, журналювання, KPI та витрати
- Встановлювати стандарти кодування, Terraform/IaC, CI/CD і практик DevSecOps
- Вести архітектурну документацію, керувати перевірками та наставляти технічні команди
- Забезпечувати керовану аналітику самообслуговування через семантичні рівні, як-от Looker
- Підтримувати архітектурні схеми та повторно використовувані еталонні реалізації
- Встановлювати стандарти завантаження, еволюції схем і зберігання даних
- Перевіряти моделі даних, конвеєри, інфраструктурний код і проєкти безпеки
- Керувати створенням прототипів, порівняльним тестуванням, аналізом витрат і технічною документацією
Вимоги
- Громадянство США та можливість отримати допуск Public Trust
- Ступінь бакалавра в галузі комп’ютерних наук, інженерії, науки про дані або інформаційних систем чи суміжній галузі
- Досвід роботи в інженерії або архітектурі даних від 8–12 років, зокрема від 3–5 років проєктування хмарних платформ даних, бажано на GCP
- Досвід проєктування корпоративних озер даних, сховищ і потокових архітектур
- Практичний досвід роботи з BigQuery, GCS, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub і Cloud Composer
- Глибокі знання IAM, CMEK, VPC Service Controls, шифрування, DLP та інструментів управління даними або походження даних
- Досвід роботи з FedRAMP, NIST 800-53, HIPAA, PCI або порівнюваними нормативними системами
- Досвід керівництва міжфункціональними технічними ініціативами
- Глибоке знання ELT/ETL, потокових шаблонів, еволюції схем, CDC і моделювання даних
- Досвід роботи з Terraform, CI/CD, Airflow або Composer, автоматизованим тестуванням і робочими процесами Git
- Підтверджений досвід оптимізації BigQuery і GCS за продуктивністю та витратами
- Відмінні навички комунікації та взаємодії із зацікавленими сторонами
- Бажані сертифікати GCP; досвід роботи у федеральному секторі або регульованих галузях; сертифікати Kubernetes або OpenShift; знання service mesh, API-шлюзів, мультикластерних середовищ, GitOps, SRE, реагування на інциденти, RCA, Databricks, еквівалентів AWS або Azure, Vertex AI, сховищ ознак, реєстрів моделей, MLOps, платформ управління даними й метаданими, data mesh і сторонніх інструментів
Переваги
- Командна та підтримувальна спільнота
- Практичний практичний досвід
- Можливості отримання сертифікатів
- Навчання з орієнтацією на галузь
- Можливості професійного розвитку та кар’єрного зростання
- Пакет пільг; подробиці надаються в інформації Accenture про пільги