Carelon Global Solutions Philippines hỗ trợ các tổ chức y tế nâng cao hiệu quả và tính thiết thực trong việc cung cấp hoạt động và dịch vụ. Là công ty con của Elevance Health, trước đây có tên là Legato Health Technologies, công ty phát triển các công cụ kỹ thuật số và giải pháp vận hành cho các chương trình bảo hiểm y tế, nhà cung cấp dịch vụ y tế và hệ thống y tế. Đội ngũ nhân sự toàn cầu của công ty gồm hơn 25.000 người tại Hoa Kỳ, Ấn Độ, Ireland, Philippines và Puerto Rico. Công ty tìm kiếm những phương pháp đổi mới giúp các chuyên gia y tế giảm bớt công việc hành chính và tập trung hơn vào việc chăm sóc bệnh nhân, đồng thời chú trọng hoạt động cố vấn và phát triển nghề nghiệp cho nhân viên.
Kiến trúc sư cấp cao II – Nền tảng dữ liệu (Bengaluru, làm việc tại văn phòng)
Dẫn dắt kiến trúc dữ liệu doanh nghiệp trên Databricks, Snowflake và các nền tảng đám mây. Hiện đại hóa hệ sinh thái dữ liệu y tế thông qua quản trị, bảo mật, khả năng tương tác và hỗ trợ AI/ML.
Mô tả
- Thiết lập kiến trúc và lộ trình nền tảng dữ liệu doanh nghiệp
- Thiết kế các giải pháp Lakehouse và Data Mesh có khả năng mở rộng
- Xây dựng tiêu chuẩn kiến trúc, mẫu thiết kế có thể tái sử dụng và khung quản trị
- Dẫn dắt các sáng kiến hiện đại hóa và di chuyển nền tảng
- Kiến trúc các giải pháp trên Databricks, Snowflake, Iceberg và các dịch vụ đám mây
- Thiết kế hệ sinh thái dữ liệu đa đám mây và đám mây lai
- Xác định phương pháp chia sẻ dữ liệu và khả năng tương tác
- Kích hoạt các khối lượng công việc AI/ML và GenAI trên các nền tảng dữ liệu hiện đại
- Xây dựng năng lực quản lý siêu dữ liệu, danh mục dữ liệu, dòng dữ liệu và quản trị
- Thiết kế khung bảo mật và tuân thủ cấp doanh nghiệp
- Thiết lập các thực hành về khả năng quan sát và FinOps cho nền tảng dữ liệu
- Giảm chi phí lưu trữ và tính toán thông qua tối ưu hóa nền tảng
- Thực hiện đánh giá kiến trúc và đánh giá kỹ thuật
- Tạo kiến trúc tham chiếu và khung giải pháp có thể tái sử dụng
- Đặt ra các yêu cầu phi chức năng về khả năng mở rộng, khả năng phục hồi, bảo mật và hiệu năng
- Phối hợp với các lãnh đạo kinh doanh, sản phẩm, bảo mật và kỹ thuật
- Trình bày các khuyến nghị kiến trúc với các bên liên quan cấp điều hành
- Dẫn dắt nhiều nhóm triển khai trong các chương trình chiến lược
Yêu cầu
- Bằng B.Tech, M.Tech, MCA ngành khoa học máy tính hoặc kinh nghiệm tương đương
- Tối thiểu 10 năm kinh nghiệm làm việc chuyên môn
- Tối thiểu 3 năm kinh nghiệm liên quan với Databricks
- Có thành tích trong việc kiến trúc các giải pháp Data Lakehouse và Nền tảng dữ liệu doanh nghiệp với Databricks và Snowflake
- Chuyên môn sâu về kiến trúc AWS, Azure hoặc GCP, bao gồm bảo mật, quản trị, khả năng mở rộng và khả năng phục hồi
- Có nhiều kinh nghiệm xây dựng chiến lược dữ liệu doanh nghiệp, lộ trình hiện đại hóa và kế hoạch di chuyển
- Hiểu biết vững về Apache Iceberg, Delta Lake, quản lý siêu dữ liệu và kiến trúc Data Mesh
- Kinh nghiệm thiết kế hệ sinh thái dữ liệu đa đám mây và đám mây lai cho các khối lượng công việc phân tích, AI/ML và GenAI
- Có năng lực lãnh đạo đã được chứng minh trong xây dựng tiêu chuẩn kiến trúc, mô hình quản trị và kiến trúc tham chiếu
- Chuyên môn về tối ưu hóa chi phí, kỹ thuật hiệu năng và Cloud FinOps
- Kinh nghiệm tạo ảnh hưởng với lãnh đạo cấp điều hành và dẫn dắt đánh giá kiến trúc trong nhiều chương trình
- Có khả năng cố vấn cho kiến trúc sư, trưởng nhóm kỹ thuật và các nhóm kỹ thuật
- Kỹ năng giao tiếp, thuyết trình và ra quyết định chiến lược xuất sắc
- Kiến thức chuyên sâu về Databricks Lakehouse Architecture, Delta Lake, Unity Catalog, Workflows và tối ưu hóa hiệu năng
- Thành thạo Python, PySpark, Spark SQL và xử lý dữ liệu phân tán
- Có nhiều kinh nghiệm thực hành với Snowflake, bao gồm Snowpipe, Streams, Tasks, Data Sharing và tối ưu hóa truy vấn
- Chuyên môn vững về Apache Iceberg, bao gồm định dạng bảng mở, tiến hóa lược đồ, phân vùng và truy vấn dữ liệu theo thời điểm
- Kinh nghiệm thiết kế và triển khai các quy trình kỹ thuật dữ liệu và ETL/ELT quy mô lớn
- Có kinh nghiệm thực hành với các dịch vụ dữ liệu cloud-native của AWS, Azure hoặc GCP
- Kỹ năng SQL và mô hình hóa dữ liệu vững trong môi trường OLTP và phân tích
- Kinh nghiệm với các công nghệ xử lý thời gian thực như Kafka, Event Hubs, Kinesis hoặc Pub/Sub
- Kiến thức về quản trị dữ liệu, quản lý siêu dữ liệu, chất lượng dữ liệu và khung bảo mật
- Kinh nghiệm với Terraform, CloudFormation hoặc các công nghệ Infrastructure as Code khác là một lợi thế
- Kiến thức về Docker, Kubernetes và nền tảng dữ liệu dạng container là một lợi thế
- Kinh nghiệm với GitHub Actions, Jenkins, Azure DevOps, GitLab hoặc các công cụ CI/CD tương tự là một lợi thế
- Có hiểu biết về tích hợp AI/ML, MLOps và nền tảng dữ liệu GenAI là một lợi thế
- Kiến thức về Data Mesh, Data Fabric và kiến trúc dữ liệu doanh nghiệp hiện đại là một lợi thế
Phúc lợi
- Cơ hội học hỏi và phát triển nghề nghiệp rộng mở
- Văn hóa khuyến khích đổi mới, sáng tạo và quyền tự chủ
- Hỗ trợ chăm sóc sức khỏe toàn diện cho nhân viên
- Các chương trình đa dạng, công bằng và hòa nhập
- Nhiều hình thức khen thưởng và ghi nhận
- Bảo hiểm y tế và chăm sóc sức khỏe cạnh tranh
- Tiện nghi và không gian làm việc chất lượng cao
- Chính sách nơi làm việc lấy nhân viên làm trung tâm