Intellias

Мы строим фундамент данных, который делает AI полезным и безопасным в регулируемых финансовых компаниях. Ценность AI ограничена данными, к которым могут получить доступ его агенты: если агент не может найти, интерпретировать, отследить или получить правильные разрешения на данные, возможность становится бесполезной, а иногда и опасной. Ваша задача — закрыть этот разрыв.

• Владеть федеративной архитектурой метаданных: центральным слоем обнаружения, каталогами доменов для рыночных данных и курируемой отчетности, а также контрактом федерации, связывающим их.
• Проектировать модели метаданных домена в совместных сессиях с командами‑клиентами, владеющими данными, расширяя существующую модель каталога клиента, а не заменяя её.
• Определять подход к метаданным, получаемым машиной: что собирается автоматически, что черпается LLM и одобряется человеческими стюардами, что остаётся ручным, и как оценивается их качество.
• Проектировать семантический слой: общие определения бизнес‑терминов с сопоставлением по отделам, разрешение сущностей между источниками и граф знаний, поддерживающий управляемое обнаружение.
• Выступать в роли авторитета по дизайну для инженерного пода: проверять интеграционные проекты и поддерживать согласованность параллельных реализаций с единой архитектурой.
• Представлять дизайн в управлении клиентом: обзоры, письменные ответы старшим заинтересованным сторонам, координацию с инициативами клиента и параллельным потоком прав доступа и безопасности.
• Формировать поэтапные планы поставки, оценки усилий и предварительные условия готовности данных для фазы реализации.

• 8+ лет в ролях архитектора данных или платформ данных, включая 3+ года в управлении метаданными, управлении данными или каталогизации данных в крупном и разнообразном дата‑среде.
• Архитектурный опыт с корпоративными каталогами данных (например, DataHub, OpenMetadata, Collibra или аналогичными), включая развертывания вне управляемых облачных сервисов — понимание концепций важнее конкретного продукта.
• Практический опыт работы с Python, достаточный для чтения/ревью работы инженеров данных (модели dbt, конвейеры) и тесного сотрудничества с дорожкой Data Engineering в этом потоке.
• Сильный практический опыт с AI‑ассистированными инструментами и агентными рабочими процессами, включая способность выявлять релевантные кейсы и интегрировать возможности AI в повседневную инженерную практику.
• Твердое знание стандартов метаданных и линейности (например, OpenLineage, Open Data Contract Standard или аналогичные) и опыт интеграции с проприетарными внутренними моделями метаданных и событий.
• Доказанный дизайн федеративных (hub‑and‑spoke) архитектур метаданных: центральный слой для идентификации, иерархии и связей, каталоги уровня домена с богатой локальной детализацией и четкий контракт между ними.
• Практический опыт с операционными моделями управления данными: роли владения и стюардства, классификация чувствительности, измерение качества метаданных.
• Проектирование семантического слоя: бизнес‑глоссарии и реестры концепций, разрешение конфликтов терминов между отделами, разрешение сущностей, моделирование графа знаний; знание графовых баз данных на уровне проектирования.
• Опыт работы в on‑premises или регулируемых средах: резидентность данных, аудитируемость, лицензированные права доступа к данным (повышенные от «plus» — это реальная среда клиента).
• Сильные консалтинговые и клиент‑ориентированные навыки: проведение рабочих сессий, защита проектных решений в письменных обзорах, согласование границ между командами с перекрывающимися инициативами каталогов.
• Способность создавать готовые к клиенту архитектурные документы и письменные ответы на обзоры без редакторской поддержки.
• Английский B2+/C1 обязателен (взаимодействие с клиентом на этапе обнаружения).

• Знание онтологий финансовой отрасли (например, FIBO или аналогичные) и реалистичное понимание их практических ограничений.
• Доменный опыт в управлении активами, рыночных данных или фондовой отчетности — только желательный.
• Опыт проектирования метаданных и слоев обнаружения, потребляемых AI‑агентами — напрямую релевантен, так как это поток «AI Agents»; сильный плюс, но не блокирующий фактор.
• Знакомство с семантическим поиском по метаданным на основе эмбеддингов.
• Опыт в предпродажах, обнаружении/решении или участие в уже запущенном проекте (этот проект начинается с этапов обнаружения/оценки/скоупинга).

В Intellias, где технологии находятся в центре внимания, люди всегда ставятся выше процессов. Создавая комфортную атмосферу в нашей команде, мы даём возможность каждому раскрыть свой истинный потенциал и достичь выдающихся результатов. Поэтому мы предлагаем набор преимуществ, поддерживающих ваше благополучие и ускоряющих профессиональный рост.

Мы привержены развитию равенства, разнообразия и инклюзивности как работодатель с равными возможностями. Все соискатели будут рассматриваться без дискриминации по признаку расы, цвета кожи, религии, возраста, пола, национальности, инвалидности, сексуальной ориентации, гендерной идентичности или выражения, статуса ветерана или любого другого признака, защищённого применимым законодательством.

Мы приветствуем и ценим уникальность каждого человека. Присоединяйтесь к Intellias для карьеры, где ваши взгляды и вклад имеют решающее значение для нашего общего успеха.