Data Architect Senior - Freelance (H/F)

Job expired!

Присоединяйтесь к Teamwork Corporate, ведущей консультационной компании в области технологической интеграции и инноваций в Европе, Азии и Северной Америке. Мы известны улучшением операционной деятельности за счет нашей компетенций в SAP Business Solutions, Data Analytics, Technology Platforms и Salesforce, и мы находимся в авангарде цифровой трансформации. Поскольку цифровизация становится решающей для организаций, TeamWork расширяется, и нам нужен опытный старший архитектор данных для присоединения к нашей команде фрилансеров на срок от 2 до 3 месяцев.

Будучи архитектором данных, вы будете играть ключевую роль в проектах, использующих обработку данных для удовлетворения потребностей клиентов. Ваши обязанности будут включать:

  • Участие в предпродажных фазах и архитектурных исследованиях.
  • Разработку и реализацию архитектур данных на платформе Databricks.
  • Определение и внедрение решений для архитектуры данных, подходящих к контексту проекта, таких как Modern Data Warehouse, LakeHouse и DataMesh.
  • Поддержку и руководство консультантов и инженеров по данным в проектах, обеспечение качества их результатов и доставляемых продуктов.
  • Работу во всех областях деятельности с данными: BI, Big Data, IoT и AI.
  • Предоставление критических перспектив и консультаций по выбору технологии обработки данных.
  • Установление лучших технических практик и обеспечение их реализации в соответствии с текущими методологиями (Zero Trust Security, DataOps, Infra-as-Code, Автоматизированное тестирование и т.д.).

Вы должны обладать:

  • Глубокими знаниями Databricks и SQL.
  • Опытом проектирования и реализации аналитических решений предприятия.
  • Знакомством с инструментами ETL (например, Azure Data Factory) и инструментами визуализации данных (например, PowerBI).
  • Пониманием различных типологий архитектуры данных и среды Azure, включая MSBI и SQL Server.
  • Владением Python для обработки и анализа данных, а также проектирования и разработки процессов ETL/ELT.
  • Знанием инструментов распределенной обработки и хранения данных, таких как Hadoop, Spark, Databricks, Snowflake и Kafka.
  • Опытом работы с архитектурами на основе облачных сервисов на платформах, таких как AWS или Azure.
  • Пониманием строгих принципов проектирования архитектуры данных (безопасность, доступность, масштабируемость, конфиденциальность) и архитектуры Data Mesh