AI Architect

Должность: AI Architect Местоположение: Индия

Почему стоит выбрать Bottomline?

Готовы ли вы изменить способы оплаты и получения платежей в бизнесе? Bottomline — мировой лидер в области бизнес-платежей и управления денежными средствами с более чем 35-летним опытом и ежегодным оборотом более 16 триллионов долларов в платежах. Мы ищем увлеченных людей, которые присоединятся к нашей команде и помогут добиться значительных результатов для наших клиентов. Если вы стремитесь радовать клиентов и способствовать росту и инновациям — мы ждем вас в нашей команде!

ОПИСАНИЕ ВАКАНСИИ

Местоположение Индия

Подчиняется

Уровень Индивидуальный контрибьютор / Архитектор (опыт работы от 8 лет)

Команда Enterprise Data Services (EDS)

Тип контракта Постоянный, Полный рабочий день

Линейные отношения Data Architect

О команде

Отдел Enterprise Data Services (EDS) отвечает за хранилище корпоративных данных (Enterprise Data Warehouse), корпоративную аналитику (Enterprise Analytics), искусственный интеллект (Artificial Intelligence), управление данными (Data Governance) и стратегические платформы данных Bottomline.

Наша миссия — трансформировать бизнес-операции, продукты и принятие решений с помощью доверенных данных и возможностей на базе ИИ. Наша технологическая стратегия сосредоточена вокруг Snowflake и его собственной экосистемы ИИ, включая Cortex AI, Cortex Agents, Cortex Search, Cortex Analyst, Snowpark, а также корпоративных продуктов данных, таких как Customer Cube.

Мы работаем на стыке Data Engineering, AI Engineering, Analytics, Governance и Platform Engineering, создавая фундамент, который позволит организации стать по-настоящему AI-first.

Должность

Мы ищем опытного Enterprise AI & Data Architect для определения и руководства будущей архитектурой платформ данных, аналитики, ИИ и облачных платформ Bottomline.

Эта роль сочетает в себе архитектуру ИИ, корпоративную архитектуру данных, архитектуру инжиниринга данных и архитектуру облачной платформы, чтобы обеспечить масштабирование надежных продуктов данных, нативных решений на базе ИИ и критически важных бизнес-аналитических данных на безопасной, управляемой, отказоустойчивой и экономически эффективной основе.

Enterprise AI & Data Architect будет напрямую подчиняться Старшему директору по ИИ и сервисам данных (Senior Director of AI & Data Services) и тесно сотрудничать с существующим Data Architect на непрямых основаниях. Совместно эти роли будут определять и управлять корпоративной архитектурной стратегией для платформ данных, аналитики, ИИ, интеграции и облачных платформ.

В то время как Data Architect фокусируется на информационной архитектуре, моделировании данных, управлении и корпоративных стандартах данных, Enterprise AI & Data Architect будет сосредоточен на архитектуре ИИ, архитектуре платформы, стандартах инжиниринга данных, облачной инфраструктуре и техническом обеспечении корпоративных решений на базе ИИ.

Эта роль как стратегическая, так и практическая, требующая способности определять долгосрочные архитектурные дорожные карты, а также руководить инженерными командами при реализации сложных инициатив.

Что вы будете делать

Корпоративная стратегия и архитектура ИИ

• Поддержка дорожной карты корпоративной архитектуры ИИ.
• Разработка эталонных архитектур для генеративного ИИ (Generative AI), агентного ИИ (Agentic AI), предиктивного ИИ (Predictive AI) и аналитики на базе ИИ.
• Установление стандартов и шаблонов проектирования для Cortex AI, Cortex Agents, Cortex Search и Cortex Analyst.
• Определение архитектурных принципов для платформ ИИ, повторно используемых сервисов ИИ и корпоративных продуктов ИИ.
• Оценка новых технологий ИИ и определение их применимости для Bottomline.
• Создание архитектурных планов, обеспечивающих масштабируемое и управляемое внедрение ИИ в организации.

Платформа данных и архитектура инжиниринга данных

• Определение стандартов архитектуры для хранилища корпоративных данных (Enterprise Data Warehouse) и стратегических продуктов данных.
• Проектирование масштабируемых, готовых к работе с ИИ архитектур данных, поддерживающих аналитику, машинное обучение и корпоративную отчетность.
• Установление шаблонов для пакетной обработки, потоковой передачи, CDC, событийно-ориентированной и реальной интеграции данных.
• Определение стандартов для сбора, трансформации, оркестровки, тестирования, развертывания и операционной поддержки данных.
• Сотрудничество с инженерными командами для обеспечения высокой производительности, масштабируемости, поддерживаемости и экономической эффективности решений.
• Руководство архитектурой Customer Cube и других стратегических продуктов данных.
• Продвижение современных практик DataOps, DevOps и Platform Engineering.

Облачная инфраструктура и архитектура платформы

• Определение шаблонов облачной архитектуры, поддерживающих Snowflake, рабочие нагрузки ИИ, конвейеры данных и сервисы аналитики.
• Установление стандартов для CI/CD, Infrastructure as Code (IaC), автоматизации платформ и фреймворков развертывания.
• Проектирование масштабируемых и отказоустойчивых архитектур, способных поддерживать корпоративные рабочие нагрузки ИИ.
• Определение стандартов для наблюдаемости (observability), мониторинга, журналирования, оповещения и управления состоянием платформы.
• Поддержка инициатив по модернизации инфраструктуры и оптимизации платформ.
• Сотрудничество с командами инфраструктуры и безопасности для обеспечения корпоративных операционных практик.

Отказоустойчивость, аварийное восстановление и операционная готовность

• Определение архитектурных стандартов для аварийного восстановления, резервного копирования, отказоустойчивости и непрерывности бизнеса.
• Обеспечение наличия документированных и протестированных возможностей восстановления для критически важных платформ данных и ИИ.
• Руководство архитектурными решениями, связанными с высокой доступностью и отказоустойчивостью систем.
• Поддержка инициатив по аудиту, управлению рисками, соответствию требованиям и безопасности посредством надежных архитектурных средств контроля.
• Определение требований к операционной готовности для производственных сервисов ИИ и данных.

Управление ИИ и ответственный ИИ

• Создание корпоративных фреймворков управления ИИ.
• Определение стандартов для оценки моделей, мониторинга, объяснимости, справедливости и управления рисками.
• Создание архитектурных ограничений для разработки и развертывания ИИ.
• Сотрудничество с юридическими отделами, отделами по соблюдению нормативных требований, безопасности и управления для обеспечения соответствия нормативным требованиям.
• Продвижение принципов ответственного использования ИИ во всех инициативах, связанных с ИИ.

Лидерство в архитектуре и сотрудничество

• Тесное сотрудничество с Data Architect для разработки единой корпоративной стратегии в области архитектуры данных и ИИ.
• Участие в форумах по управлению архитектурой и обзорах проектов.
• Определение и поддержание архитектурных стандартов для Data Engineering, AI Engineering, Analytics и Platform Engineering.
• Менторство инженеров и архитекторов по лучшим практикам и новым технологиям.
• Обзор и утверждение архитектур решений для основных стратегических инициатив.
• Выполнение роли доверенного консультанта для руководства бизнеса и технологий.

Взаимодействие с бизнесом и заинтересованными сторонами

• Трансляция бизнес-стратегии в реализуемые технологические дорожные карты.
• Объяснение сложных технических концепций как технической, так и нетехнической аудитории.
• Поддержка инициатив по внедрению ИИ и трансформации в организации.

Требования

Обязательно

• Опыт работы в области корпоративной архитектуры, архитектуры данных, архитектуры ИИ, облачной архитектуры или смежных областях от 8 лет.
• Значительный опыт проектирования крупномасштабных корпоративных платформ данных и современных облачных архитектур.
• Глубокое понимание экосистем Data Engineering, Analytics, Artificial Intelligence и Machine Learning.
• Хорошее знание SQL и Python.
• Опыт проектирования масштабируемых, безопасных и отказоустойчивых корпоративных систем.
• Опыт определения архитектурных стандартов, процессов управления и технологических дорожных карт.
• Сильные навыки управления заинтересованными сторонами и коммуникации.
• Подтвержденный опыт руководства межфункциональными технологическими инициативами.

Высокое предпочтение

• Глубокий опыт работы с Snowflake и связанными с ним сервисными платформами.
• Опыт работы с Cortex AI, Cortex Agents, Cortex Search, Cortex Analyst и Snowpark.
• Опыт работы с Neo4J/нативными графовыми базами данных.
• Опыт построения корпоративных платформ данных, готовых к работе с ИИ.
• Знание архитектур генеративного ИИ, включая Retrieval-Augmented Generation (RAG), Agentic AI, векторный поиск (vector search), семантические слои (semantic layers), фреймворки оценки (evaluation frameworks) и LLMOps.
• Опыт работы с облачной архитектурой AWS и Platform Engineering.
• Опыт внедрения Infrastructure as Code и фреймворков автоматического развертывания.
• Глубокое понимание Data Governance, Data Quality, Metadata Management и Information Security.

Желательно

• Опыт работы в сфере Fintech, платежей, банковского дела или B2B SaaS.
• Сертификация Snowflake.
• Сертификация в области облачной архитектуры.
• Опыт представления архитектурной стратегии командам исполнительного руководства.
• Опыт поддержки корпоративных программ трансформации ИИ.
• Знание Data Mesh, Lakehouse или современных распределенных архитектурных паттернов данных.

Наш технологический стек

Платформа данных и ИИ

Snowflake; Cortex AI; Cortex Agents; Cortex Search; Cortex Analyst; Snowpark; Dynamic Tables; Enterprise Data Warehouse

Облако и инфраструктура

AWS; Infrastructure as Code; CI/CD Pipelines; Platform Automation; Monitoring & Observability Tooling

Инжиниринг

Python; SQL; Git; DataOps; DevOps

Аналитика

Power BI; Streamlit; Enterprise Semantic Models

Почему эта должность отличается

• Формирование будущего экосистемы корпоративного ИИ и данных Bottomline.
• Ответственность за архитектуру в области ИИ, данных, аналитики, облачных технологий и Platform Engineering.
• Влияние на стратегические технологические решения и решения об инвестициях.
• Создание повторно используемых корпоративных возможностей, а не разовых решений.
• Работа на стыке бизнес-стратегии и технической реализации.
• Прямое взаимодействие с высшим руководством в рамках высокоэффективных инициатив.
• Продвижение внедрения надежных, управляемых и масштабируемых решений на базе ИИ в масштабах всей организации.

Ваши первые 90 дней

Дни 1-30: Понимание

• Обзор текущего ландшафта архитектуры данных, ИИ, аналитики и платформ.
• Встречи с ключевыми заинтересованными сторонами из команд Data Engineering, AI Engineering, Infrastructure, Security, Product и Business.
• Оценка стратегических программ, включая Customer Cube и инициативы корпоративного ИИ.
• Выявление архитектурных возможностей, пробелов и рисков.

Дни 30-60: Определение

• Разработка дорожной карты архитектуры корпоративного ИИ и данных.
• Публикация первоначальных архитектурных принципов, стандартов и процессов управления.
• Определение целевых архитектур для стратегических платформ ИИ и данных.
• Установление процессов обзора и утверждения архитектуры.

Дни 60-90: Обеспечение

• Запуск форумов по управлению архитектурой.
• Поддержка команд разработки эталонными архитектурами и повторно используемыми паттернами.
• Определение стандартов Platform Engineering, инфраструктуры и наблюдаемости.
• Предоставление первоначальных архитектурных планов для стратегических программ.
• Презентация дорожной карты архитектуры корпоративного ИИ и данных высшему руководству.

Метрики успеха

Через 12 месяцев успех будет включать:

• Корпоративная архитектура ИИ и данных, принятая в рамках стратегических инициатив.
• Стандартизированные архитектурные и инженерные стандарты, внедренные в командах Data и AI.
• Customer Cube, ставший стратегическим корпоративным продуктом данных.
• Увеличение скорости реализации за счет повторно используемых архитектурных паттернов и общих сервисов.
• Сокращение технического долга и улучшение поддерживаемости платформ.
• Улучшение производительности, масштабируемости, надежности и экономической эффективности Snowflake.
• Полностью управляемый жизненный цикл разработки ИИ с измеримыми средствами контроля качества.
• Зрелые возможности аварийного восстановления и отказоустойчивости для критически важных платформ.
• Тесное сотрудничество между командами Data Architecture, Data Engineering, AI Engineering, Infrastructure и Security.
• Демонстрируемые результаты бизнеса, достигнутые за счет масштабируемых, надежных и управляемых ИИ решений.

Мы приветствуем таланты на всех этапах карьеры и стремимся понимать и поддерживать дополнительные потребности. Мы гордимся тем, что являемся работодателем с равными возможностями, стремящимся создать инклюзивную и открытую среду для всех.