Senior Data Platform Architect Novi Sad, Belgrade, Nis, Serbia

Grid Dynamics формирует команду старших архитекторов для передовой программы автономности в строительстве (physical AI) у глобального производителя тяжёлой техники. Программа сосредоточена на автономных машинах, способных работать без надзора на объектах клиентов. Она объединяет сбор данных с датчиков на машине, облачную курацию и разметку данных, сквозное обучение моделей vision-language-action (VLA) и симуляцию.\n\nКак Senior Data Platform Architect, вы будете формировать архитектуру данных, которая превращает необработанные данные датчиков в надёжные, пригодные для повторного использования наборы данных для обучения ML и симуляции. Данные включают изображения с камер, облака точек LiDAR и радаров, сигналы GNSS/IMU и телеметрию машин. Вы будете тесно работать с Data Platform Architect Lead из США и взаимодействовать с командами, отвечающими за восприятие (perception), комплекты датчиков, робототехнику и автономность. Платформа в значительной степени создаётся с нуля, а роль сочетает архитектурную ответственность с практической разработкой.\n\nЭто возможность внести вклад в крупномасштабную программу physical AI и помочь заложить основы работы с данными для автономных машин.

• Проектировать процессы курации и разметки данных — от приёма необработанных данных до создания обучающих наборов данных.
• Определять реестры метаданных и подходы к каталогизации данных датчиков, включая идентификаторы машин и датчиков, версии калибровки, временные метки, позу (pose) и уровни хранения данных.
• Выстраивать происхождение данных (data lineage), версионирование, управление жизненным циклом и сроки хранения — от необработанных логов датчиков до обучающих наборов данных.
• Определять, как данные реального мира подготавливаются для симуляции и как синтетические данные хранятся, версионируются и объединяются с реальными данными.
• Согласовывать контракты данных с командами perception и комплектов датчиков.
• Совместно с Data Platform Architect Lead из США работать над сквозной архитектурой данных.
• Создавать практичные архитектурные артефакты, которые инженерные команды могут реализовать.
• Самостоятельно, с использованием AI-инструментов для написания кода, быстро превращать архитектурные решения в работающее программное обеспечение.

• Опыт в архитектуре данных или инженерии данных для крупномасштабных платформ, включая практическую реализацию.
• Глубокие знания в области неструктурированных и бинарных данных, включая изображения, видео и облака точек, хранящиеся в объектном хранилище.
• Практическая экспертиза в каталогах метаданных, реестрах и управлении активами.
• Хорошее понимание подготовки данных для ML, включая курацию, разбиение наборов данных, holdout-выборки и воспроизводимые версии наборов данных.
• Практические знания в области происхождения данных и версионирования — от необработанных данных до обучающих наборов, с использованием LakeFS, DVC, Delta или аналогичных инструментов.
• Знакомство с форматами lakehouse, такими как Parquet, Iceberg или Delta.
• Уверенное владение пакетным и потоковым приёмом данных с использованием таких технологий, как Kafka или Kinesis.
• Практические навыки работы как минимум с одной крупной облачной платформой (AWS, Azure или GCP) и движками обработки данных, такими как Spark или Databricks.
• Уверенное владение Python.
• Умение использовать AI-инструменты для написания кода, чтобы ускорять практическую разработку и поставку результатов.

• Опыт работы с конвейерами данных для автономных транспортных средств, робототехники или ADAS.
• Знакомство с ROS bags, MCAP, логами датчиков, данными поездок (drive data) или данными сцен (scene data).
• Знание конвейеров аннотации и разметки, включая автоматическую разметку.
• Опыт работы с синтетическими или симулированными изображениями и данными датчиков для обучения или тестирования.
• Знакомство с инструментами отслеживания ML-экспериментов и артефактов, такими как MLflow.

• Возможность работать над передовыми проектами

• Работа с высокомотивированной и преданной делу командой

• Конкурентная зарплата

• Гибкий график

• Пакет льгот — медицинская страховка, спорт

• Корпоративные социальные мероприятия

• Возможности профессионального развития

• Хорошо оборудованный офис