Chef.fe Technique Données (TGQF)

В этом контексте Lead Technique Data играет ключевую роль в определении и развитии фундамента данных, на котором строятся различные продукты QF.

Человек на этой позиции — технический эксперт по всем вопросам, связанным с данными, архитектурами данных и аналитическими платформами в Quality Foundations. Он выступает главным экспертом, обеспечивая проектирование, развитие и эксплуатацию надёжных, производительных и масштабируемых решений для работы с данными, отвечающих потребностям команд разработки, производства, аналитики и искусственного интеллекта.

• Сотрудничать с архитекторами и участвовать в проектировании новых продуктов и сервисов для работы с данными, предлагая надёжные, масштабируемые решения, соответствующие потребностям организации.
• Участвовать во внедрении целевой архитектуры данных и следить за её принятием в командах.
• Выступать в роли главного специалиста по всем вопросам, связанным с данными, архитектурами данных и конвейерами обработки.
• Предоставлять техническую экспертизу всем продуктам Quality Foundations в области хранения, моделирования, управления и обработки данных.
• Определять, поддерживать и продвигать стандарты и лучшие практики работы с данными в QF, а также контролировать их применение в командах.
• Предлагать, пересматривать и утверждать технические и архитектурные решения с помощью Architecture Decision Records (ADR) и обеспечивать принятие утверждённых решений в командах.
• Активно участвовать в разработке и реализации инициатив с наивысшим уровнем сложности или риска.
• Консультировать архитекторов, руководителей проектов и менеджеров по технологическим направлениям и улучшениям платформ данных.
• Анализировать и оптимизировать производительность, затраты, надёжность и масштабируемость систем данных.
• Выступать экспертом по оптимизации реляционных и нереляционных баз данных.
• Сотрудничать с командами разработки, аналитики, искусственного интеллекта и операций, чтобы обеспечить бесшовную интеграцию решений для работы с данными.
• Обеспечивать техническое качество конвейеров данных и продвигать лучшие практики мониторинга, алертинга и эксплуатации.
• Содействовать передаче знаний, менторству и развитию технической самостоятельности разработчиков данных.
• Участвовать в технических оценках новых технологий, платформ или подходов, связанных с данными.
• Выполнять любые другие смежные задачи.

Образование:

• Степень бакалавра в области информатики, компьютерной инженерии, программной инженерии или эквивалентное образование

Релевантный опыт:

• Не менее 8 лет опыта в разработке программного обеспечения или инжиниринге данных.
• Значительный опыт проектирования и внедрения крупномасштабных платформ данных.
• Опыт технического лидерства, наставничества или сопровождения команд.
• Опыт работы с распределёнными архитектурами и системами обработки больших объёмов данных.

Навыки и знания:

Техническая экспертиза

• Отличное владение разработкой решений для больших данных и моделированием данных SQL и NoSQL.
• Отличное владение одним или несколькими из следующих языков: Python, PySpark, SQL и Scala.
• Хорошее понимание современных архитектур данных, конвейеров обработки и аналитических платформ, в частности медальонных архитектур (Bronze/Silver/Gold) и платформ lakehouse (Databricks, Delta Lake).
• Опыт проектирования настраиваемых решений, не зависящих от окружения (dev/staging/prod), с владением практиками pipeline as code и управления конфигурацией.
• Умение проектировать масштабируемые, производительные и поддерживаемые решения.
• Опыт документирования архитектурных и технических решений.

Технические преимущества

• Знание облачных сервисов (AWS, Azure или других), а также технологий Docker и Kubernetes.
• Знание фреймворков оркестрации данных, таких как Apache Airflow или Databricks Workflows.
• Знание потоковой обработки данных в реальном времени (Spark Structured Streaming или эквивалент).
• Знание Databricks, Apache Spark (batch и streaming), Delta Lake, Elasticsearch/OpenSearch, SQL Server и PostgreSQL.
• Знание администрирования систем больших данных, а также реляционных и нереляционных баз данных.
• Знание систем мониторинга, журналирования и алертинга конвейеров данных.
• Понимание концепций, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом.
• Опыт работы с критически важными системами с большим объёмом данных в реальном времени (телеметрия, наблюдаемость, мониторинг) является значительным преимуществом.

Работать в Ubi MTL — значит оказаться в среде, которая пробуждает креативность и способствует общению. Мы предлагаем пространство для сотрудничества, ориентированное на профессиональный рост, возможности обучения и благополучие (об этом говорит наш обширный социальный пакет!).

Ubisoft — компания, которая заботится о равных возможностях и считает, что разнообразие происхождения и взглядов необходимо для создания миров, в которых каждый может раскрыться и выразить себя.