Enterprise Data & AI Platform Architect (f/m/x)
⚲ Białystok, Centrum, Bydgoszcz, Gdańsk, Oliwa, Katowice, Kraków, Podgórze, Lublin, Łódź, Śródmieście, Piła, Poznań, Wilda, Rzeszów, Szczecin, Toruń, Warszawa, Mokotów, Wrocław, Fabryczna
Do uzgodnienia
Wymagania
- min. 10 lat doświadczenia w platformach danych, data engineering lub architekturze danych enterprise
- min. 5 lat w roli Architekta z prowadzeniem zespołów technicznych i dużych inicjatyw platformowych
- mocne praktyczne doświadczenie z Databricks, Azure Data Services i architekturami Lakehouse w skali enterprise
- doświadczenie w projektowaniu i operowaniu rozwiązaniami cloud-native na Azure i AWS, w tym IaC, automatyzacja, CI/CD i wdrożenia multi-region
- doświadczenie w dostarczaniu platform AI i Generative AI (MLOps, LLMOps, RAG, vector search, model serving, agentic AI)
- znajomość cloud FinOps, governance platformy, optymalizacji kosztów, capacity planning i modeli showback/chargeback
- doświadczenie z Data Governance, Data Cataloging, MDM, integracją enterprise, RPA i wymogami compliance w środowiskach regulowanych
- płynny angielski w mowie i piśmie oraz umiejętność zarządzania interesariuszami
Opis stanowiska
Sii szuka Enterprise Data & AI Platform Architecta do dużego programu transformacji w sektorze ochrony zdrowia. Będziesz definiować długoterminową strategię i roadmapę architektury platform danych i AI, prowadzić governance, wybór technologii oraz budować i prowadzić międzynarodowe zespoły odpowiedzialne za architekturę, engineering i operacje. To rola dla doświadczonego architekta, który pracował w regulowanym środowisku i potrafi łączyć strategię z operacyjnym delivery. Uwaga: lista technologii AI (MLOps, LLMOps, RAG, vector search, agentic AI) jest bardzo szeroka — warto zweryfikować, które z nich są realnie używane w projekcie, a które to lista życzeń.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
Minimum 10 years of experience
Bardzo wysokie wymagania — wąski pool kandydatów, potencjalnie długi proces rekrutacji.
🔴
AI and Generative AI platforms, including MLOps, LLMOps, semantic layers, AI-driven analytics, conversational BI, RAG architectures, vector search, model serving
Długa lista modnych technologii AI — może sugerować oczekiwanie szerokiej wiedzy z wielu obszarów naraz.
🟡
multi-region deployments
Sugeruje złożoną infrastrukturę i potencjalnie wymagający środowisko operacyjne.