BlackStone eIT là một công ty công nghệ và tư vấn toàn cầu chuyên phát triển các giải pháp doanh nghiệp tập trung vào chuyển đổi số, thiết kế thông minh và nâng cao mức độ tương tác với khách hàng. Công ty hoạt động trong các lĩnh vực như thực tế tăng cường, chuỗi khối, chatbot thông minh, quét cảm xúc, nhận dạng ký tự quang học, robot, nhận dạng khuôn mặt và vật thể, cùng phân tích thông minh. BlackStone eIT cũng cung cấp các công cụ tùy chỉnh như công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Ả Rập, môi trường làm việc số, hệ thống chấm công bằng nhận diện khuôn mặt và nền tảng lập lịch. Công ty phục vụ các tổ chức trong lĩnh vực tư vấn, tiếp thị và logistics, kết hợp công nghệ mới nổi với các ứng dụng kinh doanh thiết thực.
Kiến trúc sư trưởng về dữ liệu (Làm việc kết hợp, Ai Cập)
Dẫn dắt kiến trúc dữ liệu doanh nghiệp, quản trị dữ liệu, nền tảng đám mây và các chương trình chuyển đổi cho một tổ chức tại Ai Cập. Định hướng các đội ngũ dữ liệu và xây dựng giải pháp có khả năng mở rộng cho các sáng kiến phân tích, tích hợp và AI/ML.
Mô tả
- Chịu trách nhiệm về chiến lược, tiêu chuẩn và lộ trình kiến trúc dữ liệu doanh nghiệp, phù hợp với các ưu tiên kinh doanh.
- Xây dựng các mô hình khái niệm, logic và vật lý có khả năng mở rộng cho môi trường OLTP, OLAP, data lake và lakehouse.
- Thiết kế các đường ống dữ liệu, quy trình ETL/ELT và mô hình tích hợp kết nối hệ thống nguồn, kho dữ liệu và ứng dụng hạ nguồn.
- Đánh giá và lựa chọn các nền tảng, công cụ và công nghệ dữ liệu phù hợp.
- Thiết lập và áp dụng các khung quản trị dữ liệu, chất lượng dữ liệu, dữ liệu chủ và quản lý siêu dữ liệu.
- Dẫn dắt và phát triển đội ngũ kiến trúc sư dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và chuyên viên phân tích.
- Đánh giá và phê duyệt các thiết kế kiến trúc dữ liệu, mô hình và triển khai kỹ thuật.
- Định hướng kỹ thuật về bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư, quản lý quyền truy cập và tuân thủ.
- Thúc đẩy các thực hành nhất quán về lập mô hình, đặt tên, kiểm soát phiên bản và tài liệu hóa.
- Phối hợp với các bên liên quan trong kinh doanh, sản phẩm và kỹ thuật để chuyển đổi yêu cầu thành giải pháp kiến trúc dữ liệu.
- Phối hợp với các đội BI, phân tích, khoa học dữ liệu và phát triển ứng dụng về các trường hợp sử dụng báo cáo, phân tích và AI/ML.
- Quản lý các sáng kiến di chuyển dữ liệu, loại bỏ nền tảng cũ và chuyển đổi lên đám mây.
- Hỗ trợ tích hợp với các hệ thống ERP, CRM và hệ thống bên thứ ba.
- Tham gia các hội đồng rà soát kiến trúc và phê duyệt kỹ thuật cho các sáng kiến dữ liệu quan trọng.
- Triển khai các quy trình giám sát và xử lý các vấn đề về chất lượng dữ liệu.
- Duy trì danh mục dữ liệu, hồ sơ dòng dữ liệu và kho siêu dữ liệu.
- Đảm bảo kiến trúc đáp ứng các mục tiêu về khả năng mở rộng, hiệu năng, bảo mật và hiệu quả chi phí.
Yêu cầu
- Có 8–10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực kiến trúc dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu hoặc lĩnh vực liên quan, trong đó có 3–5 năm ở vị trí trưởng nhóm hoặc kiến trúc sư.
- Có chuyên môn thực tiễn về mô hình dữ liệu chiều, sao, bông tuyết, chuẩn hóa và phi chuẩn hóa.
- Có kinh nghiệm chuyên sâu với ít nhất một nền tảng dữ liệu đám mây lớn, chẳng hạn như AWS Redshift hoặc Glue, Azure Synapse hoặc Data Factory, GCP BigQuery hoặc Dataflow, Snowflake hoặc Databricks.
- Sử dụng SQL thành thạo và có kinh nghiệm với các công cụ ETL/ELT như Informatica, Talend, dbt hoặc Azure Data Factory.
- Hiểu các mô hình kiến trúc kho dữ liệu, data lake và/hoặc lakehouse.
- Nắm vững các nguyên tắc và thực hành về quản trị dữ liệu, quản lý dữ liệu chủ, chất lượng dữ liệu và quản lý siêu dữ liệu.
- Có kinh nghiệm với các phương thức tích hợp dựa trên API và hướng sự kiện, bao gồm Kafka, REST hoặc OIC.
- Có khả năng chuyển đổi yêu cầu kinh doanh thành kiến trúc kỹ thuật thực tiễn, đồng thời quản lý hiệu quả các bên liên quan.
- Có kinh nghiệm dẫn dắt và cố vấn các đội ngũ kỹ thuật.
- Quen thuộc với các nền tảng BI và báo cáo như Power BI, Tableau, OBIEE hoặc Looker.
- Hiểu các yêu cầu về đường ống dữ liệu và feature store cho khối lượng công việc AI và học máy.
- Nắm được các khung bảo mật và tuân thủ dữ liệu, bao gồm GDPR, HIPAA và các yêu cầu về nơi lưu trữ dữ liệu.
- Các chứng chỉ liên quan về kiến trúc dữ liệu AWS, Azure hoặc GCP, Snowflake, Databricks, DAMA hoặc CDMP là một lợi thế phù hợp.
- Có kinh nghiệm trong ngành liên quan đến tổ chức, chẳng hạn như tài chính, chăm sóc sức khỏe, chính phủ hoặc bán lẻ.
- Lập trình bằng Python hoặc Scala cho công việc kỹ thuật dữ liệu.
- Kết hợp khả năng phán đoán chiến lược, nền tảng kỹ thuật vững chắc, hiểu biết kinh doanh, năng lực lãnh đạo và cố vấn, tư duy giải quyết vấn đề có hệ thống cùng khả năng giao tiếp rõ ràng với các bên liên quan kỹ thuật và phi kỹ thuật.