Data Architect -AI (m,kn,)

Poszukujemy doświadczonego Data Architect - AI, który zaprojektuje i zbuduje fundament danych dla programów w obszarze nowych technologii. Rola łączy strategiczną odpowiedzialność za architekturę z praktyczną realizacją inżynierską w złożonych środowiskach wieloźródłowych.

Idealny kandydat będzie liderem odpowiedzialnym za architekturę, pozyskiwanie, integrację i inżynierię danych w systemach korporacyjnych, urządzeniach połączonych, platformach operacyjnych, ekosystemach partnerskich oraz w zaawansowanych środowiskach technologicznych.

• Udokumentowane doświadczenie w architekturze danych i inżynierii danych w złożonych, wieloźródłowych środowiskach oraz na stanowisku Data Architect.
• Silne, praktyczne doświadczenie w budowie nowoczesnych potoków danych i frameworków integracyjnych.
• Doświadczenie z chmurowymi platformami danych i rozproszonym przetwarzaniem danych.
• Bardza dobra znajomość architektur wsadowych, strumieniowych i zdarzeniowych.
• Doświadczenie w modelowaniu danych operacyjnych i analitycznych.
• Doświadczenie w integracji danych z maszyn, urządzeń, telemetrii lub systemów operacyjnych z platformami korporacyjnymi.
• Głębokie zrozumienie API, interoperacyjności i wzorców integracyjnych.
• Zdolność do działania zarówno jako architekt, jak i praktyczny lider realizacji.
• Doskonałe umiejętności komunikacyjne w pracy z interesariuszami technicznymi i biznesowymi.
• Doświadczenie w obszarach technologii przełomowych, przemysłu, infrastruktury, zaawansowanej inżynierii lub środowisk napędzanych innowacją.
• Znajomość architektur edge-to-cloud, cyfrowych bliźniaków (digital twins), danych z symulacji lub projektowania platform gotowych na AI.
• Doświadczenie w zarządzaniu metadanymi, pochodzeniem danych (lineage) i integracją z ładem danych (governance).
• Doświadczenie w pracy w środowiskach regulowanych, wrażliwych operacyjnie lub wielopodmiotowych.

• Definiowanie i pełna odpowiedzialność za end-to-end architekturę danych obejmującą systemy źródłowe, strumieniowe potoki danych, warstwy składowania i transformacji, interfejsy API oraz platformy konsumpcyjne.
• Projektowanie i wdrażanie skalowalnych potoków danych dla danych ustrukturyzowanych, semi-ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych oraz czasu rzeczywistego.
• Integracja danych z aplikacji korporacyjnych, urządzeń, sensorów, systemów operacyjnych, dostawców zewnętrznych i ekosystemów partnerskich.
• Ustanawianie kanonicznych modeli danych i wzorców integracji dla zasobów, zdarzeń, lokalizacji, produktów, urządzeń, użytkowników i procesów operacyjnych.
• Współpraca z zespołami bezpieczeństwa i nadzoru nad danymi (governance) w celu osadzenia w architekturze kontroli dostępu, pochodzenia danych (lineage), jakości oraz wymogów zgodności.
• Wsparcie przypadków użycia dla przetwarzania w czasie rzeczywistym i zbliżonym do rzeczywistego.
• Zapewnienie interoperacyjności w rozproszonych środowiskach technicznych i biznesowych.
• Ustanawianie standardów inżynierskich, praktyk DataOps, monitoringu i mechanizmów niezawodności.
• Umożliwienie downstreamowej analityki, AI, symulacji oraz skalowalnej konsumpcji produktów danych.
• Zapewnienie przywództwa technicznego w zakresie decyzji platformowych, sekwencjonowania wdrożeń i kompromisów dostawczych.