AI-помощник: сопроводительное письмо, адаптация резюме, тренировка собеседованияПерейти ↓
Описание вакансии
Позиция открыта у нашего клиента - аналитической платформы для трейдеров.
📍 Локация: Кипр. Вакансия открыта также для тех, кто готов самостоятельно переехать и работать в гибридном графике из офиса после релокации.
Мы ищем опытного Data Architect, который спроектирует, разовьёт и будет управлять корпоративной архитектурой данных компании.
Чем предстоит заниматься
•Проектировать и развивать корпоративную архитектуру данных, включая потоковую передачу данных в реальном времени и Data Lake.
•Участвовать в Architecture Review Board и фасилитировать выработку стандартов и best practices по работе с данными.
•Разрабатывать архитектурные решения в виде Architecture Decision Records (ADR) по различным аспектам работы с данными: Data Tiering, Data Quality Metrics, Data Retention & Lifecycle Policies, управлению метаданными и Master Data Management.
•Строить Data Lineage и централизованные процессы owner-ства потоков данных с использованием инструментов метаданных.
•Определять, согласовывать и контролировать SLA/SLO по data-метрикам, управлять Data Quality Program.
•Аргументированно выбирать технологии хранения данных (Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse), балансируя функциональные требования и стоимость.
•Формировать долгосрочную стратегию развития data-архитектуры и готовить инфраструктуру к AI/ML-инициативам (AI-Ready Lakehouse, семантический слой, Feature Stores, ML pipelines).
•Взаимодействовать с кросс-функциональными командами, представлять архитектурные предложения Chief Architect и CTO.
•Менторить инженеров данных и аналитиков.
Что мы ждём от кандидата
•От 10+ лет опыта в крупных организациях с гео-распределённой архитектурой, сотнями сервисов и петабайтами данных.
•Expert-level SQL, глубокое знание Data Warehouses (Redshift, BigQuery, Snowflake, Azure Synapse) и Data Lake/Lakehouse архитектур.
•Сильный опыт в real-time доставке данных: глубокое знание CDC (Debezium, native CDC, AWS DMS) и streaming-платформ (Kafka, Kinesis, Pub/Sub).
•Практический опыт с Spark, Flink, dbt.
•Глубокий опыт хотя бы с одной AI/ML-экосистемой (AWS Redshift + SageMaker, GCP BigQuery + Vertex AI, Databricks + MLflow, Snowflake Intelligence).
•Опыт в Data Governance, мониторинге качества данных (Great Expectations и аналоги), знание Docker, Kubernetes, Terraform, CI/CD.
•Опыт интеграции аналитических хранилищ с RDBMS (PostgreSQL) и NoSQL.
•Сильные коммуникативные навыки, умение отстаивать позицию и убеждать разные стороны.
Условия
•Гибкий график и гибридный формат работы.
•ДМС, а также 100% компенсацию больничного, компенсацию питания.
•Команду из 500+ профессионалов из 40+ стран.
•Обучение, менторство и долгосрочный карьерный рост.
•Регулярные командные и компанейские мероприятия.
