Старший Azure Data Architect
Нужен старший архитектор данных Azure для долгосрочного проекта с корпоративным клиентом. Вы возьмёте на себя существующую платформу данных, проведёте её аудит и модернизацию, а также спроектируете слой данных для production-приложений на базе GenAI, RAG и агентных ИИ. Требуется глубокий опыт работы с Azure Cosmos DB, Synapse Analytics, Databricks, ADF, SQL и проектирования архитектуры данных для RAG/GenAI, включая обработку документов, OCR, чанкинг, эмбеддинги и векторный поиск. Английский на уровне C1. Предлагают 12-месячный контракт с полной занятостью и перспективой продления, старт как можно скорее.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 23 похожих вакансий за 90 дней, рынок — Международные (USD).
Что предстоит делать
О роли Мы ищем Senior Azure Data Architect для долгосрочного сотрудничества с корпоративным клиентом. Вы возьмёте на себя ответственность за существующую Azure data platform, быстро оцените её и проведёте модернизацию, а также спроектируете слой данных для production-приложений GenAI, RAG и Agentic AI. Это не роль с hands-on разработкой LLM или AI-агентов. Важно то, что вы в production проектировали, как корпоративные данные и документы загружаются, подготавливаются, хранятся, управляются и становятся доступными для retrieval и потребления AI. Обязательные требования - Недавний опыт корпоративной архитектуры данных на Azure с явным владением архитектурой - Как минимум один production-проект (не POC), где вы проектировали или отвечали за слой данных для приложения RAG, GenAI или Agentic AI: обработка документов, OCR, chunking, embeddings, vector search - Глубокое знание Azure Cosmos DB: моделирование данных, partition keys, индексирование, оптимизация RU/стоимости, Change Feed - Azure Synapse Analytics, актуальный опыт: Pipelines, Spark, Serverless SQL, Dedicated SQL Pools - Azure Databricks, ADF, Azure SQL MI / SQL Server / T-SQL, ADLS / Lakehouse, Azure Functions - Сильное моделирование данных (star schemas, fact и dimension tables), metadata-driven ingestion, структурированные и неструктурированные данные (PDF, сканы, электронные письма) - Опыт принятия на себя ответственности за legacy data platform и её модернизации - Английский C1 Что вы будете делать - Оценивать существующую Azure data platform, отделять быстрые тактические исправления от долгосрочной целевой архитектуры и продвигать оба направления - Поставлять готовую к реализации архитектуру: документацию, диаграммы и рекомендации, на которые инженерные команды могут опираться, с первыми результатами в течение 1-2 недель - Проектировать слой данных и знаний для приложений RAG и Agentic AI - Проектировать масштабируемый metadata/configuration-driven ingestion для баз данных, API и файловых источников - Принимать технологически нейтральные решения о том, когда Synapse, Databricks, ADF, Azure SQL или Lakehouse оправданы
Что предлагаем
Стек и инструменты
Сколько платят вам?
Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Похожие вакансии
6 вакансийFractional CRO (эксперт по удержанию)
~2 029 725 ₸ оценка
Нужен практикующий эксперт по конверсии и удержанию для мобильного приложения в сфере digital health. Задача — разобраться, почему пользователи уходят после установки, выстроить метрики и дашборды, проверять гипотезы через A/B-тесты и вместе с командой внедрять улучшения. Формат — part-time, примерно 1–2 дня в неделю, удалённо, с прямым взаимодействием с продуктом и разработкой.
Инженер ML-платформы
~2 125 465 ₸ оценка по всем рынкам
Нужно строить общую ML-платформу для крупной европейской fashion-ритейл компании: оценивать и внедрять переиспользуемые ML-возможности, от POC до раннего продакшена. Требуется 5+ лет опыта с production ML или крупными data-системами в облаке, Kubernetes, потоковой и batch-обработкой, оркестрацией ML-пайплайнов. Предлагают удалённую работу, оплачиваемый отпуск, компенсацию спорта и страховки, занятия английским.
AI Product Engineer
~2 125 465 ₸ оценка по всем рынкам
Organic Soft ищет AI Product Engineer для мобильного приложения в сфере Health & Fitness: нужно проектировать и внедрять LLM-функции — рекомендации, адаптацию тренировок, анализ прогресса и диалоговое взаимодействие. Ждут сильный бэкенд-бэкграунд от 5 лет, практический опыт LLM-продуктов, evals, мониторинга и продуктовых экспериментов, английский B1. Основной стек TypeScript/Node.js, но рассматривают и инженеров с Python; предлагают удалёнку, гибкий график, официальное оформление и зарплату в привязке к доллару.
Ведущий AI/ML инженер (AWS, Python)
~2 125 465 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен основной hands-on инженер для объединения четырёх продуктов клиента в единый suite на AWS с AI-first подходом. Задачи — строить AI-фичи на Bedrock и AgentCore (агенты, RAG, промпты), писать бэкенд на Python и Node.js, фронтенд на React, держать инфраструктуру в Terraform и работать spec-driven с Claude Code. Требуют 5+ лет в разработке, продакшн-опыт с LLM-приложениями, уверенный AWS и Terraform, английский Upper-Intermediate и выше; работа удалённая, full-time, с часовым поясом CET.
Архитектор DWH
~2 125 465 ₸ оценка по всем рынкам
Банк переводит корпоративное хранилище данных с Oracle на Arenadata GP и ищет архитектора DWH, который спроектирует модели данных на всех слоях по методологии Data Vault 2.0. Нужен опыт архитектуры хранилищ от 5 лет, практика с Greenplum, глубокое знание Data Vault и SQL в MPP, плюс экспертиза в банковских данных. Предлагают гибридный формат, офис в Москве, ДМС, обучение и оклад с квартальными премиями по KPI.
Senior/Middle+ Big Data Engineer
~2 125 465 ₸ оценка по всем рынкам
Lamoda ищет Big Data инженера в департамент рекламы — строить ландшафт данных для собственной рекламной платформы: витрины в ClickHouse, метрики рекламных кампаний в NRT и batch, переход на Lakehouse. Нужны уверенный Python/Scala/Java, глубокий Spark и Flink, ClickHouse, Kafka и опыт near realtime аналитики. Работа в большой команде из 50+ разработчиков и аналитиков над продуктом с миллионами пользователей.