Accenture Federal Services
Accenture Federal Services
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