Старший архитектор данных

Что предстоит делать

<p><strong>О роли</strong></p><p>Мы ищем <strong>Senior Data Architect</strong> для участия в долгосрочном проекте с корпоративным клиентом. Вы возьмёте на себя ответственность за существующую сложную data-платформу на Azure и быстро проведёте её оценку, стабилизацию и модернизацию. Вы также спроектируете слой данных для приложений GenAI, RAG и Agentic AI.</p><p>Это не роль разработчика LLM или AI-агентов с hands-on участием. Важно то, что вы в production проектировали, как корпоративные данные и знания загружаются, подготавливаются, хранятся, управляются и становятся доступными для retrieval и потребления AI.</p><p><strong>Что вы будете делать:</strong></p><ul><li>Отвечать за архитектуру существующей data-платформы на Azure: быстро её оценить, отделить тактические исправления от долгосрочной целевой архитектуры и продвигать оба направления параллельно.</li></ul><ul><li>Поставлять готовую к реализации архитектуру: детальную документацию, диаграммы и рекомендации, на которые инженерные команды смогут опираться. Ожидается, что вы покажете значимый результат в первые <nobr>1–2 недели.</nobr></li></ul><ul><li>Проектировать слой данных и знаний для приложений RAG и Agentic AI: обработка документов, OCR и извлечение текста, метаданные, chunking, embeddings, а также vector search и retrieval.</li></ul><ul><li>Проектировать масштабируемый, управляемый метаданными и конфигурацией ingestion для множества баз данных, API и файловых источников.</li></ul><ul><li>Работать со структурированными и по-настоящему неструктурированными данными (PDF, сканы, изображения, электронные письма, свободный текст).</li></ul><ul><li>Принимать технологически нейтральные решения о том, когда Synapse, Databricks, ADF, Azure SQL или Lakehouse оправданы, а когда они лишь добавляют сложность.</li></ul><ul><li>Улучшать производительность, масштабируемость, поддерживаемость и качество данных, включая batch, инкрементальную обработку и incremental refresh.</li></ul><p><strong>Обязательные требования:</strong></p><ul><li>Сильный, недавний опыт работы в роли enterprise Azure Data Architect с явной ответственностью за архитектуру.</li></ul><ul><li>Как минимум один реальный production-проект (не POC), в котором вы проектировали или отвечали за архитектуру данных для приложения RAG, GenAI или Agentic AI.</li></ul><ul><li>Azure Cosmos DB, глубоко (обязательно): моделирование данных, стратегия partition key, индексирование, оптимизация RU/throughput и стоимости, масштабирование, consistency, Change Feed, а также понимание, когда Cosmos DB — правильный выбор, а когда нет.</li></ul><ul><li>Azure Synapse Analytics, актуально и глубоко: Pipelines, Spark, Serverless SQL, Dedicated SQL Pools, а также сравнение Synapse с Azure SQL, ADF, ADLS, Databricks и Fabric.</li></ul><ul><li>Azure Databricks, Azure SQL MI / SQL Server / T-SQL, Azure Data Lake / Lakehouse архитектура и Azure Functions.</li></ul><ul><li>Сильное моделирование данных: fact и dimension tables, star schemas и оптимизация аналитических моделей.</li></ul><ul><li>Подтверждённый опыт принятия проблемной legacy data-платформы и её модернизации.</li></ul><ul><li>Способность работать самостоятельно с неполной информацией и быстро превращать анализ в конкретные результаты.</li></ul><ul><li>Свободный английский (предпочтительно C1) и сильные коммуникативные навыки как с техническими командами, так и с бизнес-стейкхолдерами.</li></ul><p><strong>Что мы предлагаем:</strong></p><ul><li>Полноценный контракт на <nobr>12 месяцев</nobr> с долгосрочной перспективой</li></ul><ul><li>Высокоэффективную архитектурную роль на стыке корпоративных data-платформ и GenAI</li></ul><ul><li>Полностью удалённую работу</li></ul><ul><li>Короткий процесс найма: вводный звонок и <nobr>1-часовое</nobr> техническое интервью</li></ul><p><strong>Как подать заявку</strong></p><p>Пожалуйста, отправьте CV, адаптированное под эту роль. Клиент строго проверяет CV и не будет рассматривать общее CV или список ключевых слов. Для каждого релевантного проекта, пожалуйста, укажите:</p><ul><li>даты начала и окончания, контекст, а также вашу личную роль и принятые решения</li></ul><ul><li>использованные вами сервисы Azure (Cosmos DB, Synapse, Databricks и так далее) и то, как вы их использовали</li></ul><ul><li>для вашего проекта RAG/GenAI: что делало приложение, за что лично отвечали вы, как данные подготавливались для retrieval, какие технологии хранения и vector search вы использовали, был ли Cosmos DB частью этого и было ли это в production</li></ul><p><strong>Также, пожалуйста, укажите:</strong></p><ul><li>вашу ожидаемую почасовую ставку (USD)</li></ul><ul><li>ваш уровень английского</li></ul><ul><li>годы опыта</li></ul><ul><li>страну проживания и гражданство</li></ul><ul><li>дату вашей доступности</li></ul><p>Кандидатам, прошедшим отбор, будет предложено заполнить матрицу навыков.</p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/snotor/vacancies/375561/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>