Cloud Data & AI Architect / GenAI Architect
IT SQUAD SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
⚲ Warszawa
Do uzgodnienia
Wymagania
- min. 5 lat doświadczenia w projektowaniu, tworzeniu i wdrażaniu platform danych oraz rozwiązań agentic AI
- doświadczenie w projektowaniu enterprise cloud solutions i prowadzeniu projektów klienckich end-to-end
- bardzo dobra znajomość Google Cloud (AlloyDB, GCS, GKE, Gemini Enterprise, Agent Platform / Vertex AI)
- zaawansowany Python (struktury danych, algorytmy, zasady projektowania oprogramowania)
- automatyzacja provisioningu infrastruktury oraz DevOps, MLOps i CI/CD
- certyfikat Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
Mile widziane
- doświadczenie w technical consultingu w obszarze Data & AI
- doświadczenie w projektowaniu rozwiązań internet-scale oraz produkcyjnych GenAI/agentic AI
Opis stanowiska
Cloud Data & AI Architect / GenAI Architect w IT Squad — projektujesz, rozwijasz i wdrażasz wysokowydajne platformy danych oraz rozwiązania GenAI i agentic AI w Google Cloud. Prowadzisz projekty klienckie od projektowania architektury do wdrożenia produkcyjnego, automatyzujesz provisioning infrastruktury i procesy DevOps/MLOps/CI/CD, współpracujesz z zespołami Data Science i Software Engineering. Uwaga: 'prowadzenie projektów klienckich od początku do zakończenia' może oznaczać odpowiedzialność za wymagania, harmonogram i budżet, nie tylko aspekt techniczny, a wymienione usługi GCP (AlloyDB, GCS, GKE, Gemini Enterprise, Vertex AI) wymagają głębokiej, praktycznej wiedzy. Dobra oferta dla architekta z doświadczeniem w Data & AI i chmurze.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Prowadzenie projektów klienckich od początku do zakończenia.
Może oznaczać odpowiedzialność za cały cykl życia projektu, w tym zarządzanie wymaganiami, harmonogramem i budżetem, a nie tylko aspekt techniczny.
🔴
Bardzo dobra znajomość Google Cloud, w szczególności AlloyDB, GCS, GKE, Gemini Enterprise oraz Agent Platform / Vertex AI.
Wymaga głębokiej, praktycznej wiedzy i doświadczenia z tymi konkretnymi usługami, a nie tylko ogólnego pojęcia o nich.
🔴
Doświadczenie w automatyzacji provisioningu infrastruktury.
Oczekuje się umiejętności wykorzystania narzędzi takich jak Terraform lub Cloud Deployment Manager do zarządzania infrastrukturą jako kodem.
🔴
Doświadczenie w projektowaniu produkcyjnych, wielkoskalowych rozwiązań Big Data i Machine Learning w public cloud.
Oznacza to konieczność posiadania doświadczenia w tworzeniu systemów, które są odporne na awarie, skalowalne i efektywne kosztowo na dużą skalę.
🔴
Doświadczenie w projektowaniu rozwiązań internet-scale.
Wymaga projektowania systemów zdolnych obsłużyć miliony użytkowników i ogromne ilości danych, co wiąże się z wysokimi wymaganiami dotyczącymi wydajności i skalowalności.