Pracuj.pl Hybrydowo Expert

Lead Data Architect

KUBO

⚲ Warszawa

25 000–32 000 zł brutto / mies.

Wymagania

  • doświadczenie w projektowaniu architektury danych dla środowisk enterprise
  • doświadczenie w projektowaniu architektury integracji danych
  • doświadczenie w projektowaniu i rozwijaniu nowoczesnych platform danych
  • doświadczenie w definiowaniu architektury docelowej i standardów technicznych
  • doświadczenie w branży Product Supply, Supply Chain, FMCG, CPG lub produkcji/operacjach
  • praktyczne doświadczenie z Azure, w szczególności Azure Databricks i Azure Data Factory
  • doświadczenie w prowadzeniu zespołów technicznych i mentoringu architektów oraz inżynierów

Mile widziane

  • znajomość Generative AI, RAG, Machine Learning i aplikacji AI (mile widziane)

Opis stanowiska

Rola Lead Data Architect w globalnej firmie life science i healthcare, obejmująca kształtowanie strategii architektury danych dla domeny Product Supply oraz projektowanie skalowalnych platform danych wspierających zaawansowaną analitykę i AI. Będziesz łączyć przywództwo techniczne i mentoring z pracą hands-on przy projektowaniu rozwiązań na platformie Azure. To oferta dla doświadczonego architekta danych z backgroundem w supply chain, FMCG lub produkcji, który chce pracować przy projektach AI i mieć realny wpływ na roadmapę platformy danych.

🔍 Dekoder Ogłoszenia

🔴
Lead Data Architect
Może oznaczać zarówno faktyczne przywództwo techniczne, jak i rolę bardziej wykonawczą z naciskiem na projektowanie.
🔴
hands-on
Oprócz strategii i przywództwa, oczekuje się aktywnego udziału w implementacji i kodowaniu.
🟡
shape the data architecture strategy
Masz szansę wpłynąć na kierunek rozwoju architektury danych, ale zakres tej swobody zależy od istniejących już decyzji i ograniczeń.
🟡
drive the design of scalable, secure and future-ready data platforms
Oczekuje się od Ciebie zaprojektowania platform, które spełniają te kryteria, co może być ambitnym wyzwaniem w istniejącej infrastrukturze.
🟡
Knowledge of Generative AI, RAG, Machine Learning, and AI-enabled applications.
Choć wymagana jest wiedza, faktyczne wykorzystanie tych technologii w codziennej pracy może być ograniczone do fazy projektowania lub eksploracji.