IC6 - Sr Staff Data & AI Architect

Возглавьте следующую эволюцию экосистемы данных и ИИ Spin в роли Старшего архитектора данных и ИИ. На этой технической должности высшего уровня вы будете главным стратегом, реализующим наше видение «ИИ как приоритет» от концепции до масштабируемой реальности. Вы будете проектировать модульные, интероперабельные системы, которые беспрепятственно связывают инженерию, моделирование данных и машинное обучение во всех бизнес-доменах. Если вы любите решать сложные технические задачи, устанавливать ведущие в отрасли стандарты и руководить командами мирового уровня для достижения реальных результатов, то это ваша сцена.

• Корпоративная архитектура и дорожная карта: Определяйте, поддерживайте и информируйте о целевой архитектуре данных и ИИ, а также о многолетней технологической дорожной карте, охватывающей возможности lakehouse, потоковой передачи, MLOps/LLMOps и управления данными в соответствии с корпоративной стратегией
• Управление архитектурой: Председательствуйте на форумах по управлению проектированием и процессах обзора архитектуры; документируйте решения с помощью записей о решениях по архитектуре (ADR) и убедитесь, что решения соответствуют утвержденным стандартам, с документированным анализом компромиссов, затрат и рисков
• Непрерывное совершенствование и рационализация: Оценивайте существующий ландшафт платформы и текущие инициативы для выявления технического долга, избыточности и пробелов; рекомендуйте и спонсируйте инициативы по оптимизации с измеримыми выгодами в производительности, надежности, стоимости и скорости поставки
• Эталонные архитектуры и стандарты: Разрабатывайте и управляйте эталонными архитектурами, шаблонами проектирования и руководствами по инженерии (архитектура медальона, контракты данных, продукты данных, событийно-ориентированное проектирование, объектно-ориентированные модели), способствуя их внедрению командами разработчиков посредством обучения
• Интероперабельность и компонуемость: Проектируйте компонуемые архитектуры с четко определенными интерфейсами (API, потоки событий, открытые форматы таблиц, семантические уровни), которые уменьшают зависимости между компонентами, упрощают эволюцию и замену функциональности, а также обеспечивают интеграцию с технологическими платформами и внешними партнерами
• Архитектура платформы (Databricks & AWS): Отвечайте за архитектуру и операционную модель платформы Databricks Data Intelligence Platform (Unity Catalog, Delta Lake, Lakeflow, Workflows, Mosaic AI, Model Serving) и ее интеграцию со службами AWS, включая стратегию рабочей области, сетевое взаимодействие, безопасность, управление средой и управление затратами
• Архитектура AI/ML & GenAI: Возглавьте архитектуру корпоративных ИИ-решений, включая управление жизненным циклом моделей, инжиниринг признаков, реестр и обслуживание моделей, наблюдаемость и обнаружение дрейфа, генерацию, дополненную поиском (RAG), агентские рабочие процессы, векторный поиск, а также контроль оценки и безопасности ИИ
• Архитектура отраслевых решений: Обеспечьте архитектурное руководство для стратегических кейсов в сфере розничной торговли (360-градусный обзор клиента, персонализация, прогнозирование, ценообразование, программы лояльности) и финтеха (кредитный риск, обнаружение мошенничества, платежи, принятие решений в реальном времени), обрабатывая нагрузки с высоким объемом и низкой задержкой
• Безопасность, соответствие требованиям и ответственный ИИ: Включайте принципы конфиденциальности данных, безопасности, отслеживаемости, проверяемости и ответственного ИИ в каждый проект, обеспечивая соответствие применимым нормативным актам и стандартам (например, CNBV, CONDUSEF, LFPDPPP, PCI-DSS), а также политикам управления рисками моделей
• Техническое лидерство и наставничество: Выступайте в качестве технического лидера для архитекторов, инженеров данных, специалистов по моделированию данных, DataOps и ML-инженеров посредством коучинга, обзоров дизайна и сообществ по практике; участвуйте в оценке талантов, найме и развитии компетенций
• Взаимодействие с заинтересованными сторонами: Сотрудничайте с руководством отделов продуктов, кредитования, рисков, технологий, безопасности и бизнеса для преобразования бизнес-целей в техническую стратегию и обеспечения соответствия корпоративной архитектуре
• Надежность, масштабируемость и оптимизация затрат: Определяйте нефункциональные требования и целевые показатели уровня обслуживания (SLO), подходы к обеспечению отказоустойчивости и аварийного восстановления, практики наблюдаемости и элементы управления FinOps для пакетных и потоковых рабочих нагрузок
• Оценка новых технологий: Оценивайте новые технологии и подходы (генеративный ИИ, ИИ-агенты, хранилища признаков, data mesh, открытые форматы lakehouse) посредством прототипов и бенчмаркинга, а также выпускайте рекомендации по внедрению
• Документация и управление знаниями: Поддерживайте репозиторий архитектуры, чертежи и техническую документацию как авторитетный источник истины
• Инженерная культура: Способствуйте формированию культуры ответственности, операционной подотчетности и DevOps/DataOps в инженерных командах
• Приоритет ИИ и поддержка: Продвигайте основной принцип Spin «ИИ как приоритет», включая ИИ как стандартное решение при принятии архитектурных и проектных решений, поощряя использование инструментов с поддержкой ИИ на протяжении всего жизненного цикла инженерии, и развивая среди команд и заинтересованных сторон понимание ИИ и ориентированный на эксперименты подход

• Образование: Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, программной или системной инженерии, искусственного интеллекта, науки о данных или смежной области
• Опыт: Более 10 лет прогрессивного опыта в области инженерии данных, архитектуры данных или архитектуры программного обеспечения, включая более 5 лет на должности корпоративного или решения архитектора и более 3 лет проектирования ИИ/ML или крупномасштабных платформ данных в производственной среде. Подтвержденный опыт внедрения архитектур, принятых несколькими командами или бизнес-подразделениями
• Отраслевой опыт: Подтвержденный опыт работы в розничной торговле и финтехе или сопоставимых регулируемых средах с высоким объемом данных

Технические навыки

• Databricks (Обязательно): Экспертные знания платформы Databricks для работы с данными и ИИ: Delta Lake, Unity Catalog, Lakeflow/Delta Live Tables, Structured Streaming, Photon, MLflow, Feature Store, Mosaic AI и Model Serving; администрирование платформы, оптимизация производительности и затрат
• Облачные платформы (Обязательно: AWS): Экспертные практические знания AWS (S3, Kinesis, MSK, Glue, IAM, VPC, Lambda, EKS) и ее интеграции с Databricks; знание GCP (BigQuery, Pub/Sub, Vertex AI) желательно
• Архитектурные фреймворки и методы: Рабочее знание TOGAF, облачных Well-Architected Frameworks, DAMA-DMBOK, C4 modeling, и практик ADR; Domain-Driven Design, data mesh и концепции продуктов данных; шаблоны Lambda/Kappa; событийно-ориентированная и микросервисная интеграция; проектирование API и контрактов данных
• Моделирование и хранение данных: Экспертные знания в области реляционного, объектно-ориентированного, NoSQL и lakehouse моделирования данных; открытые форматы таблиц (Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi); семантические уровни и инструменты Modern Data Stack
• Потоковая передача и интеграция: Продвинутые знания платформ потоковой передачи и событийного взаимодействия (Kafka, Kinesis, Pub/Sub), захвата изменений данных (CDC) и корпоративных шаблонов интеграции
• AI/ML & GenAI: Архитектура MLOps/LLMOps конвейеров, автоматическое переобучение, мониторинг моделей, RAG, векторные базы данных, оркестрация LLM и управление ИИ
• Управление, безопасность и доставка: Управление данными, каталогизация, отслеживаемость, конфиденциальность по дизайну, модели контроля доступа и шифрования, Infrastructure as Code (Terraform), CI/CD для данных и ИИ, а также практики FinOps
• Лидерство и коммуникативные навыки: Стратегическое мышление и сильные навыки абстрагирования; способность четко и обоснованно излагать архитектурные решения техническим и руководящим аудиториям; управление заинтересованными сторонами и влияние; коучинг и наставничество; аналитическая строгость и здравый смысл; сильный приоритет ИИ, с подтвержденным использованием инструментов ИИ и стремлением продвигать рабочие процессы с поддержкой ИИ
• Языки: Средний уровень владения английским языком