Naveera Technology LLC là một công ty tư vấn và kỹ thuật công nghệ, hỗ trợ các tổ chức xây dựng năng lực ưu tiên AI thông qua những hệ thống thực tiễn, sẵn sàng đưa vào vận hành. Phạm vi hoạt động của công ty bao gồm kỹ thuật dữ liệu, học máy, AI tạo sinh, phát triển ứng dụng, hạ tầng đám mây và vận hành CNTT, với các dịch vụ như xây dựng đường ống dữ liệu, phát triển mô hình GenAI, MLOps, cùng các ứng dụng web, di động và doanh nghiệp tùy chỉnh. Naveera hỗ trợ khách hàng trong lĩnh vực y tế số, công nghệ tài chính, thương mại điện tử, logistics và các môi trường doanh nghiệp khác thông qua các đội ngũ triển khai toàn cầu, dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật mở rộng và mô hình trung tâm chuyên môn, tập trung vào việc chuyển hóa dữ liệu thành thông tin hữu ích và công nghệ có khả năng mở rộng.
Quản lý Kỹ thuật Dữ liệu Cấp cao – GCP, AI/ML & GenAI (Làm việc từ xa tại Hoa Kỳ)
Dẫn dắt quá trình di chuyển nền tảng dữ liệu từ AWS sang GCP và xây dựng các giải pháp AI/ML, GenAI và MLOps cấp doanh nghiệp với GCP và Vertex AI. Thúc đẩy các sáng kiến hiện đại hóa cho một đối tác toàn cầu về kỹ thuật và dịch vụ CNTT.
Mô tả
- Dẫn dắt quá trình di chuyển nền tảng dữ liệu doanh nghiệp từ AWS sang GCP
- Thiết kế kiến trúc cho các nền tảng dữ liệu GCP, Data Lake và Lakehouse có khả năng mở rộng
- Phát triển các giải pháp AI/ML, Generative AI, RAG và MLOps với GCP và Vertex AI
- Xây dựng các pipeline machine learning đầu cuối cho việc chuẩn bị, huấn luyện, xác thực, triển khai, giám sát, huấn luyện lại và quản lý vòng đời
- Thiết kế các pipeline ingestion, transformation, embedding, indexing, retrieval, batch, streaming, ETL và ELT
- Đánh giá môi trường AWS và ánh xạ workload sang các dịch vụ GCP tương đương hoặc được cải thiện
- Xây dựng lộ trình di chuyển bao quát các giai đoạn, phần phụ thuộc, rủi ro, kế hoạch rollback và kiến trúc mục tiêu
- Thiết kế các pipeline thời gian thực hướng sự kiện với Pub/Sub, Dataflow hoặc Apache Beam, BigQuery và Cloud Storage
- Thiết lập mô hình dữ liệu doanh nghiệp, cơ chế phân vùng và phân cụm BigQuery cùng các mô hình khai thác phân tích
- Xây dựng tiêu chuẩn về quản trị dữ liệu, chất lượng, lineage, metadata, bảo mật, quyền riêng tư, kiểm soát truy cập và AI có trách nhiệm
- Dẫn dắt tự động hóa Terraform, CI/CD, triển khai, kiểm thử và thúc đẩy môi trường qua Dev, QA, UAT và Production
- Cải thiện hiệu năng, khả năng mở rộng, độ trễ, thông lượng, độ tin cậy và chi phí đám mây, đồng thời xác định benchmark và SLA
- Quản lý, cố vấn Data Engineer, Senior Data Engineer và Technical Lead, đồng thời thực hiện đánh giá kiến trúc và mã nguồn
- Theo dõi tiến độ kỹ thuật, rủi ro bàn giao, các phần phụ thuộc và mốc quan trọng
- Đóng vai trò đầu mối kỹ thuật chính cho các bên liên quan tại Hoa Kỳ và phối hợp với các nhóm Business, Product, Data Science, BI, DevOps, Security và Analytics
- Chuyển đổi nhu cầu kinh doanh thành giải pháp kỹ thuật và truyền đạt các quyết định kiến trúc, kế hoạch di chuyển, lộ trình, rủi ro và đánh đổi
Yêu cầu
- Có trên 15 năm kinh nghiệm trong kỹ thuật dữ liệu GCP, kiến trúc dữ liệu, kỹ thuật đám mây, kỹ thuật AI/ML hoặc vai trò lãnh đạo công nghệ liên quan
- Có ít nhất 5 năm kinh nghiệm thực hành về kỹ thuật dữ liệu GCP
- Có ít nhất 3 năm kinh nghiệm thực hành về AI/ML và GenAI
- Có kinh nghiệm đã được chứng minh trong việc triển khai các dự án di chuyển từ AWS sang GCP
- Có kinh nghiệm chuyên sâu trong thiết kế nền tảng Data Lake và Lakehouse doanh nghiệp trên GCP
- Thành thạo thực hành BigQuery, Google Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer, Dataproc, IAM và Terraform
- Có kinh nghiệm chuyển workload, pipeline và nền tảng dữ liệu AWS sang GCP
- Nắm vững ánh xạ dịch vụ AWS sang GCP, các mô hình di chuyển, hiện đại hóa và thực hành kiến trúc đám mây
- Có kinh nghiệm xây dựng và triển khai giải pháp AI/ML trên GCP với Vertex AI
- Có kinh nghiệm thực hành về Generative AI, ứng dụng LLM, RAG, embedding, tìm kiếm vector, prompt engineering và trợ lý AI doanh nghiệp
- Nắm vững MLOps, bao gồm huấn luyện, model registry, CI/CD/CT, triển khai, giám sát, huấn luyện lại, quản trị và rollback
- Có kinh nghiệm cung cấp các giải pháp AI an toàn và có trách nhiệm, với quyền riêng tư, đánh giá, kiểm soát truy cập, khả năng kiểm toán và quản trị
- Kỹ năng SQL chuyên sâu cùng năng lực tốt về Python và PySpark
- Có nền tảng vững về mô hình hóa dữ liệu, kho dữ liệu, xử lý batch và kỹ thuật dữ liệu thời gian thực
- Có kinh nghiệm với Terraform, Git, GitHub, Cloud Build, CI/CD và tự động hóa hạ tầng
- Có kinh nghiệm lãnh đạo và cố vấn các nhóm kỹ thuật dữ liệu và kỹ thuật liên chức năng
- Kỹ năng giao tiếp tốt và kinh nghiệm làm việc với các bên liên quan tại Hoa Kỳ
- Ưu tiên có chứng chỉ Google Cloud Professional Data Engineer
- Ưu tiên có chứng chỉ Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
- Ưu tiên có kinh nghiệm với Vertex AI Agent Builder, Vertex AI Search, Gemini trên Vertex AI hoặc các nền tảng Generative AI doanh nghiệp
- Ưu tiên có kinh nghiệm với dbt, Apache Airflow, Kafka, Apache Spark, Kubernetes, Cloud Run và kiến trúc hướng API
- Ưu tiên có kinh nghiệm với Dataplex, Data Catalog, lineage, quản lý metadata, quản trị, quản lý dữ liệu chủ và các framework chất lượng dữ liệu
- Ưu tiên có kinh nghiệm hỗ trợ môi trường doanh nghiệp hoặc môi trường được quản lý với yêu cầu nghiêm ngặt về quyền riêng tư, bảo mật, tuân thủ, kiểm toán và quản trị
- Chuyên môn kỹ thuật nên bao gồm Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, NLP, deep learning, thuật toán ML, GenAI, LLM, GPT, Gemini, Claude, Llama, prompt engineering, fine-tuning, RAG, embedding, cơ sở dữ liệu vector, tìm kiếm ngữ nghĩa và hybrid, reranking, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Hugging Face, Transformers, AI agent, quy trình agentic, tool hoặc function calling, hệ thống multi-agent, MCP, MLflow, Kubeflow, model registry, triển khai, giám sát, CI/CD, Vertex AI, Vertex AI Studio, Vertex AI Pipelines, Model Garden, Vector Search, FastAPI, Flask, REST API, SQL, Docker, Kubernetes, GCP, AWS, Azure, BigQuery, Dataflow, Spark, Databricks, data lake, Python nâng cao, SQL chuyên sâu, PySpark, Apache Spark, ETL, ELT, CDC, batch và streaming, kiến trúc hướng sự kiện, phát triển và tối ưu pipeline, Data Lake và Lakehouse doanh nghiệp, Medallion Architecture, kho dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu, mô hình hóa chiều, mô hình đa tenant, schema-on-read và schema-on-write, dbt, Apache Airflow hoặc Cloud Composer, Dataproc, Dataflow hoặc Apache Beam, AWS Glue, Redshift, EMR, Lambda, Kinesis, Athena, CloudWatch, GCS, AWS S3, Pub/Sub, Dataplex, Data Catalog, Terraform, Git hoặc GitHub, Cloud Build, CI/CD, Infrastructure as Code, lineage, quản lý metadata, chất lượng dữ liệu, giám sát và OpenLineage
Phúc lợi
- Làm việc từ xa linh hoạt
- Làm việc với khách hàng trên toàn thế giới
- Cộng tác trong môi trường chú trọng đổi mới
- Được tham gia các cơ hội học tập và lấy chứng chỉ liên tục
- Dẫn dắt các sáng kiến đổi mới lớn về AI/ML và GCP với vai trò Head of Engineering