Technical Lead / Data Architect(relocation to Saudi Arabia)

Формат: Full-Time Outstaffing, контракт на 13 недель (первые 3 недели 100% на месте в Эр-Рияде, затем гибридный график) с возможностью долгосрочного продления. Локация: Эр-Рияд, Саудовская Аравия (рассматриваются кандидаты, находящиеся в KSA или готовые к переезду).

Архитектура и практическая разработка: проектирование HLD/LLD для архитектур Lakehouse (слои raw, standardized, curated), целевых моделей данных Customer 360 и source-to-target маппингов из Oracle Data Warehouses и Data Lakes, а также написание production-кода на SQL и Python. Ответственность за инфраструктуру GCP и пайплайны: создание и ревью пайплайнов с использованием Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Cloud Run/GKE, Airflow, dbt). Разрешение идентичности и качество данных: внедрение детерминированных/вероятностных правил сопоставления, фреймворков контроля качества данных, сверки данных и метаданных lineage. BI и интеграция с корпоративными системами: создание семантических моделей Power BI с безопасностью на уровне строк и объектов (Row-Level/Object-Level security), встраивание отчётности в Dynamics 365 и подготовка основы для AI (Vertex AI / BigQuery ML). Безопасность и соответствие требованиям: обеспечение security by design, шифрования, аудита логов и соблюдение стандартов KSA PDPL по размещению данных (data residency).

Data Engineering и архитектура: 10+ лет опыта в Data Engineering/Architecture, из них 3+ года практического опыта работы с Google Cloud Platform (GCP). Production-инструменты: подтверждённый опыт промышленной работы с BigQuery, Airflow, dbt, SQL и Python. Экспертиза в предметной области: серьёзный опыт работы с данными в страховании или банковской сфере (полисы, страховые случаи, клиенты, провайдеры). Руководство командой: опыт руководства технической командой из 6–8 инженеров при сохранении личного практического вклада. Присутствие на месте: готовность первые 3 недели работать 100% на месте в Эр-Рияде, затем перейти на гибридный формат.

Опыт работы с зонами данных с ограниченным доступом (например, нормативы по медицинским данным). Практические знания BigQuery ML, Gemini или Vertex AI.