Associate Data Architect (AWS); ID 101959

В этой роли вы будете помогать проектировать и внедрять масштабируемые Data & Analytics‑решения на AWS, развивая экспертизу в Data Architecture вместе с опытными архитекторами. Вы будете сочетать сильные навыки технического лидерства с практическим инженерным опытом, формировать современные платформы данных, участвовать в принятии архитектурных решений и сопровождать проекты от этапа discovery и проектирования решений до их внедрения в production.

• проектировать и поддерживать внедрение масштабируемых платформ данных и решений для обработки данных на базе AWS, обеспечивая надёжные и высокопроизводительные аналитические экосистемы;
• развивать архитектуры данных, пайплайны и фреймворки обработки данных для улучшения масштабируемости, качества данных и операционной эффективности в batch‑ и streaming‑нагрузках;
• тесно сотрудничать с клиентами, стейкхолдерами, архитекторами и инженерными командами для трансформации бизнес‑требований в практические технические решения;
• участвовать в архитектурных обсуждениях, проектировании решений и оценке технологий, поддерживая выбор эффективных технологий и архитектурных подходов;
• разрабатывать, оптимизировать и поддерживать решения для обработки данных с использованием Apache Spark, Databricks и Flink для крупномасштабных аналитических нагрузок;
• поддерживать инженерные команды через внедрение best practices в Data Engineering, участие в техническом принятии решений и обеспечение успешного выполнения проектов;
• внедрять и управлять workflow‑оркестрацией с помощью Apache Airflow или MWAA, а также использовать современные решения для хранения данных, в частности Snowflake и Amazon Redshift;
• создавать и поддерживать архитектурную документацию, технические дизайны, рекомендации по внедрению и сопровождать проекты от PoC и MVP до полноценного production‑релиза.

• подтверждённый опыт работы на позиции Data Tech Lead с практической экспертизой в проектировании масштабируемых платформ данных и решений для обработки данных на AWS;
• понимание архитектур batch‑ и streaming‑обработки данных, а также лучших практик построения современных экосистем данных;
• практический опыт работы с большими данными и технологиями Apache Spark, Databricks или Flink;
• уверенные знания SQL и как минимум одним языком программирования, преимущественно Python, а также Scala или Java;
• опыт работы с инструментами оркестрации, такими как Apache Airflow или MWAA, а также современными решениями для хранения данных, включая Snowflake и Amazon Redshift;
• умение трансформировать бизнес‑требования в масштабируемые технические решения;
• сильные навыки коммуникации, презентации и работы со стейкхолдерами, а также способность эффективно взаимодействовать с техническими и бизнес‑командами;
• стремление к профессиональному развитию в направлении Data Architecture и фокус на технической совершенстве и успешной реализации проектов;
• уровень английского языка Upper‑Intermediate или выше.

• Гибкий график: работайте из дома, из офиса или в гибридном формате — так, чтобы сохранять фокус и оставаться на связи с командой.
• Компенсация и преимущества: конкурентная оплата, соответствующая роли, локации и рынку. Также — медицинское страхование, оплачиваемый отпуск, поддержка физического и ментального здоровья и возможности для обучения.
• Лидерство с фокусом на людях: вы работаете с лидерами, открытыми к диалогу, которые объясняют контекст и помогают командам двигаться в одном направлении.
• Технологические сообщества: присоединяйтесь к сообществам AI/ML, Cloud, Quantum Computing, IoT и Robotics, а также к проектам, основанным на современных фреймворках и технологиях.

SoftServe — компания равных возможностей. Мы открыты к трудоустройству всех квалифицированных кандидатов и кандидаток, независимо от расы, цвета кожи, вероисповедания, возраста, пола, национальности, инвалидности, сексуальной ориентации, гендерной идентичности и самовыражения, статуса ветерана и других защищённых признаков, в соответствии с действующим законодательством. Станьте частью SoftServe и делайте то, что драйвит!