Vecākais datu arhitekts

Meklējam pieredzējušu datu arhitektu, kurš spēj veiksmīgi strādāt uzņēmējdarbības un mūsdienīgas datu inženierijas kontekstā – cilvēku, kurš var izstrādāt visaptverošas datu platformas mūsu visaugstākā līmeņa daudzkanālu mazumtirdzniecības klientiem, izveidot MI lietojumam gatavas vides, uz kurām šie klienti arvien vairāk paļaujas, un iesaistīties piegādes procesos, lai pārliecinātos, ka šie risinājumi patiešām darbojas. Šī ir hibrīda tehniskā vadītāja loma, kas aptver gan risinājumu arhitektūru, gan arhitektūras uzraudzību visā piegādes procesā. Kādi ir vecākā datu arhitekta pienākumi? Lielākā daļa arhitekta lomu koncentrējas uz plānošanu vai piegādi. Šeit nepieciešami abi šie aspekti. Jūs plānojat darbu un to realizējat līdz galam. Aptuveni puse jūsu laika tiek veltīta pirmspārdošanai, kad tiekaties ar mazumtirdzniecības klientiem, plānojot, kādai vajadzētu būt viņu mākoņdatu platformai, un prezentējot šo dizainu klientu augstākā līmeņa vadības priekšā. Otra puse saistīta ar piegādi – jūs uzturēsiet ciešu saikni ar inženieriem, kas to izstrādā, pārskatīsiet viņu darbu un pārliecināsieties, ka piegādātā platforma atbilst projektam. Pašas platformas ir mūsdienīgas daudzkanālu mazumtirdzniecības datu paketes – tās ir mākonī balstītas, gatavas darbam ar MI un arvien biežāk sadarbīgas ne tikai ar paneļiem, bet arī mašīnmācīšanās modeļiem, GenAI lietotnēm un MI aģentiem. Jūs strādāsiet kā pilna mēroga arhitekts, taču jūsu darba raksturīgākā daļa nav izstrādes mērogs, bet gan sadarbība ar klientu un faktisko izstrādes procesu pārvaldīšana. Jūsu ikdienas pienākumi: Vadīt arhitektūras procesus projekta plānošanas posmā – pārvērst katra klienta uzņēmējdarbības modeļa, KPI un MI mērķus sistēmas arhitektūras projektā un ieviešanas plānā. Izstrādes laikā uzņemties projekta īpašnieka pienākumus, pārskatīt izstrādes procesus, modeļus, datu un analītikas inženieru uzņēmējdarbības analītikas datus un atbalstīt komandu sarežģītu lēmumu pieņemšanā. Izstrādāt MI gatavus datu pamatus – semantiskos slāņus, elementu krātuves, vektoru datubāzes un iestrādes procesus, kas nepieciešami mašīnmācīšanās modeļu, GenAI lietotņu un MI aģentu drošai darbībai. Izstrādāt visaptverošas mākoņtehnoloģiju platformas mazumtirdzniecības klientiem – datu ievade, glabāšana, transformācija, modelēšana (dimensiju, datu krātuves, One Big Table vai kas cits), uzņēmējdarbības analītika un KDP . Integrēt noturīgus inženierijas risinājumus – automatizēti procesi, infrastruktūra kā kods, nepārtraukta integrācija/nepārtraukta piegāde, testēšana un novērojamība – lai katra platforma laika gaitā kļūtu lētāka un uzticamāka, nevis otrādi. Kopā ar biznesa izstrādātājiem, lielāko klientu vadītājiem un stratēģiem izstrādāt priekšlikumus, sastādīt tāmes un prezentēt arhitektūru klientu ieinteresētajām personām, sākot no skeptiski noskaņotiem tehniskajiem direktoriem un beidzot ar augstākā līmeņa vadītājiem, kuri nav tehniskie darbinieki. Platformas un rīki, ar kuriem strādāsiet: Mākonis: AWS, GCP, Microsoft Fabric Uzņēmējdarbības analītika: Looker Studio, Power BI, Tableau KDP: Segment, mParticle, Bloomreach, RudderStack, Snowflake-native MI kodēšanas asistenti: Claude Code, Cursor, Copilot, datu noliktavas LLM funkcijas Transformācija un modelēšana: SQL, dbt, Python Ko mēs no jums sagaidām? Pieņemot darbā, mēs vispirms novērtējam darbinieka domāšanas veidu un spēju radīt ietekmi. Jums jābūt skaidram tehniskajam viedoklim, jāspēj atbilstoši sazināties gan ar inženieriem, gan vadītājiem un praktiski jāizvērtē katra klienta vajadzības. Domāšanas veids Automatizācija ir pirmajā vietā. Jūsu mērķis ir infrastruktūra kā kods, nepārtraukta integrācija/nepārtraukta piegāde, testēšana un novērojamība, nevis procedūru rokasgrāmatas un jautājumi Slack . Labai platformai laika gaitā ir nepieciešams mazāk, nevis vairāk pieskatīšanas. Jūs pārzināt ne tikai zīmolu nosaukumus, bet arī kompromisus. Jūs varat pateikt, kāpēc BigQuery ir piemērots vienam klientam, bet Snowflake – citam. Jūs savā darbā izmantojat MI programmēšanas palīgus – ģenerējat SQL , dbt un Python , pārskatāt projektus, sagatavojat dokumentus, nevis tikai vienreiz atverat un aizverat Cursor . Jūs varat klātienē aizstāvēt arhitektūru skeptiski noskaņotam tehniskajam direktoram un vadītājam, kurš nav tehniskais darbinieks. Jūs vadāt darbseminārus un apstrīdat pieņēmumus, nenostādot cilvēkus aizsardzības pozīcijās. Pieredze 5+ gadu pieredze datu arhitektūrā, inženieru vadībā vai analītikas inženierijā, izstrādājot un piegādājot vismaz trīs mākoņplatformas – ideālā gadījumā mazumtirdzniecībā vai e-komercijā. Praktiska pieredze darbā ar visām turpmāk minētajām tehnoloģijām. Jums nav nepieciešami visi rīki, taču katrā kategorijā jums vajadzētu būt padziļinātai izpratnei par vismaz vienu no tiem. Praktiska izpratne par to, kas mašīnmācīšanās rīkiem, GenAI un MI aģentiem ir nepieciešams datu platformā – iezīmju krātuves, iestrādnes, vektoru datubāzes, RAG , semantiskie slāņi, pārvaldība, izsekošana. Mēs vēlamies kādu, kurš spēj ātri apgūt visas šīs programmas, nevis kādu, kurš ir ieviesis projektus, izmantojot visas septiņas. Praktiskas zināšanas par uzņēmējdarbības analītiku un aktivizēšanas aspektiem – dimensiju modelēšanu, semantiskajiem slāņiem, KDP , identitātes izšķiršanu, piekrišanas pārvaldību un pakārtotu reklāmas aktivizēšanu, KAP un personalizācijas rīkiem. scandiweb ir starptautisks uzņēmums, tāpēc ļoti svarīgas angļu valodas runas un rakstītprasmes. Ko mēs piedāvājam Tirgū konkurētspējīga sākuma alga; Rezultātos balstītas prēmijas, kas saistītas ar veiksmīgu projektu īstenošanu un klientu rezultātiem; Aizraujošas ceļošanas iespējas; Atbalsts aparatūras atjauninājumiem; Veselības pamatapdrošināšana un sporta piemaksas. Daudznacionāla ekspertu komanda, no kuras mācīties; Uzņēmuma apmaksātas apmācības un sertifikācija; Leģendāri tiešsaistes un klātienes pasākumi, lai kopā svinētu mūsu panākumus.