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 wysokowydajnych platform danych oraz rozwiązań agentic AI
- doświadczenie w projektowaniu enterprise cloud solutions i prowadzeniu projektów klienckich od początku do zakończenia
- bardzo dobra znajomość Google Cloud, w szczególności AlloyDB, GCS, GKE, Gemini Enterprise oraz Agent Platform / Vertex AI
- zaawansowana znajomość Pythona, w tym struktur danych, algorytmów i zasad projektowania oprogramowania
- doświadczenie w automatyzacji provisioningu infrastruktury
- doświadczenie z DevOps, MLOps oraz CI/CD
- certyfikat Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
Mile widziane
- doświadczenie w technical consultingu w obszarze Data & AI
Opis stanowiska
Będziesz projektować, rozwijać i wdrażać wysokowydajne platformy danych oraz rozwiązania GenAI i agentic AI w środowisku Google Cloud. Praca obejmuje cały cykl projektów klienckich — od projektowania architektury enterprise cloud, przez automatyzację provisioningu i procesy DevOps/MLOps oraz CI/CD, aż po wdrożenie produkcyjne — z wykorzystaniem AlloyDB, GCS, GKE, Gemini Enterprise i Vertex AI. To rola dla doświadczonego architekta, który łączy zaawansowany Python z praktyką w Data & AI i gotów jest brać odpowiedzialność za realizację projektów u klientów. Uwaga: 'prowadzenie projektów klienckich od początku do zakończenia' oznacza realną presję terminową i bezpośredni kontakt z klientem, a certyfikat Google Cloud Professional Machine Learning Engineer jest wymogiem formalnym — bez niego aplikacja może zostać odrzucona automatycznie, nawet przy dużym doświadczeniu.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
wysokowydajnych platform danych oraz rozwiązań agentic AI
Modne hasła (agentic AI) — zakres może być płynny i zmieniać się wraz z trendami, co utrudnia ocenę realnych zadań.
🔴
prowadzeniu projektów klienckich od początku do zakończenia
Może oznaczać odpowiedzialność za cały cykl projektu, w tym presję terminową i kontakt z klientem — nie tylko pracę techniczną.
🔴
Certyfikat Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
Wymóg formalny — jeśli go nie masz, aplikacja może zostać odrzucona automatycznie, nawet przy dużym doświadczeniu.