Data Architect
⚲ Wrocław, Łódź, Lublin, Warszawa, Kraków
37 000 - 44 500 PLN netto (B2B) | 30 000 - 36 500 PLN brutto (UoP)
Wymagania
- 10+ lat doświadczenia w architekturze danych, architekturze rozwiązań lub pokrewnych rolach
- doświadczenie w projektowaniu cloud-native platform danych w AWS
- znajomość rozproszonego przetwarzania danych, architektur data lake i lakehouse, platform streamingowych, feature stores i wzorców model serving
- znajomość praktyk MLOps: CI/CD dla ML, automatyczne retrenowanie, monitoring modeli
- doświadczenie w projektowaniu lub wspieraniu produktów opartych o AI/ML
- znajomość wymagań bezpieczeństwa i regulacyjnych dla danych finansowych (PCI, GDPR)
- umiejętność jasnej komunikacji z interesariuszami technicznymi i nietechnicznymi
Opis stanowiska
DataArt szuka Data Architecta dla klienta modernizującego i skalującego ekosystem danych na potrzeby rozwiązań płatniczych dla flot i pojazdów. Będziesz projektować architekturę danych pod zaawansowaną analitykę, ML i AI (wykrywanie oszustw, scoring ryzyka, optymalizacja wydatków), w tym potoki danych, feature store i przepływy czasu rzeczywistego. To rola łącząca głęboką architekturę z praktyczną znajomością potoków AI/ML. Szczera uwaga: projekt jest w fazie intensywnych zmian, co może oznaczać ciągłe przeprojektowywanie istniejących rozwiązań.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
modernizing and scaling its data ecosystem
Projekt jest w fazie intensywnych zmian, co może oznaczać niestabilność i ciągłe przeprojektowywanie istniejących rozwiązań.
🔴
AI Focused Data Architect
Oczekuje się, że kandydat będzie nie tylko projektował architekturę, ale także aktywnie uczestniczył w tworzeniu i optymalizacji potoków danych dla modeli uczenia maszynowego.
🔴
hands-on knowledge of AI/ML data pipelines
Oprócz teoretycznego projektowania, wymagane jest praktyczne doświadczenie w budowaniu i utrzymaniu potoków danych dla AI/ML.
🔴
define and evolve the data architecture
Rola będzie polegać na ciągłym dostosowywaniu i rozwijaniu istniejącej architektury, a niekoniecznie na budowaniu jej od podstaw.
🔴
Implement real-time and near-real-time data flows
Wymaga to nie tylko projektowania, ale także technicznej realizacji i utrzymania systemów przetwarzania strumieniowego o wysokiej dostępności.