Перейти до вмісту
emagine Polska

Data Architect ( GCP/ AI)

emagine Polska Усі вакансії
1450 - 1550 PLN / годину
Warszawa
1 день тому

Коротко

Data/AI Architect for Google Cloud Platform (GCP). Design data and AI architecture, build standards, and implement AI solutions. Offer: 1450-1550 PLN/h + VAT, long-term B2B, remote with monthly office visits in Warsaw.

Стислий виклад підготував ШІ на основі тексту оголошення.

Poszukiwany jest Architekt (Data / AI / GCP) odpowiedzialny za projektowanie referencyjnej architektury danych i AI w ramach Programu DATA (Data AI Hub), budowę standardów architektonicznych oraz wdrażanie rozwiązań AI wspierających rozwój platformy danych w środowisku Google Cloud Platform.

What we offer:

Rate: 1450-1550 PLN/ h + VAT

  • Remote with visit office 1 time per month Warszawa
  • Long Term B2B Contract
  • Zakres Obowiązków:

Definiowanie referencyjnej architektury platform danych i AI w oparciu o Google Cloud Platform.

Opracowywanie standardów i wzorców architektonicznych dla rozwiązań AI i danych, w tym zgodności z AI Act, Polityką AI, Data & Model Lineage, Data Cards i Model Cards.

Projektowanie wzorców integracji, pipeline’ów danych, architektur RAG oraz struktur danych dla AI/ML.

Nadzór nad projektowaniem, implementacją, testowaniem i utrzymaniem komponentów danych oraz rozwiązań AI, w tym boosterów i asystentów wspierających Data Governance, Data Engineering oraz SDLC.

Projektowanie i rozwój rozwiązań wykorzystujących LLM, vector search, bazy wektorowe, knowledge graphs, embeddings oraz AI Agents.

Definiowanie i wdrażanie standardów bezpieczeństwa, wysokiej dostępności oraz optymalizacji kosztowej platform danych i AI.

Zapewnienie zgodności rozwiązań z wymaganiami regulacyjnymi, ochroną danych, klasyfikacją informacji oraz tajemnicą bankową.

Nadzór nad procesami MLOps, wdrażaniem CI/CD, model registry, monitoringiem modeli oraz automatyzacją wdrożeń.

Zapewnienie spójnego podejścia do wykorzystania AI pomiędzy HUB AI, HUB DATA i HUB IT.

Przygotowywanie dokumentacji technicznej i architektonicznej oraz realizacja transferu wiedzy do zespołów utrzymaniowych.

Wymagania:

Minimum 8 lat doświadczenia w IT, w tym minimum 5 lat jako Data Architect, Cloud Architect, Solution Architect lub AI Architect.

Minimum 3 lata praktycznego doświadczenia z Google Cloud Platform.

Bardzo dobra znajomość GCP: BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Dataproc/Spark, Pub/Sub, Composer, Dataplex, Vertex AI, Cloud Run oraz GKE.

Doświadczenie w projektowaniu skalowalnych, bezpiecznych, wysoko dostępnych i zoptymalizowanych kosztowo platform danych w środowisku enterprise.

Praktyczna znajomość IAM, bezpieczeństwa, sieci oraz kontroli dostępu w GCP.

Doświadczenie w projektowaniu platform AI/ML w skali enterprise oraz integracji LLM z danymi organizacji.

Znajomość architektur RAG, vector search, baz wektorowych, knowledge graphs, embeddings oraz AI Agents/Agentic AI.

Doświadczenie z Vertex AI, Gemini, Model Garden, prompt engineeringiem, ewaluacją, monitoringiem oraz zarządzaniem cyklem życia modeli.

Doświadczenie w obszarze MLOps obejmujące ML pipelines, CI/CD, model registry, monitoring, governance i automatyzację wdrożeń.

Znajomość Terraform, Git

Hub Actions lub Cloud Build, Kubernetes, Docker oraz praktyk DevOps.

Znajomość AI Act, regulacji sektora finansowego, ochrony danych, klasyfikacji informacji oraz tajemnicy bankowej.

Doświadczenie w tworzeniu standardów AI oraz znajomość Data/Model Lineage, katalogów danych, Data Cards i Model Cards.

Doświadczenie w projektowaniu enterprise data platforms oraz transformacjach cloud/data.

Miłe widziane:

Certyfikaty Google Cloud, w szczególności Cloud Architect, Data Engineer lub Machine Learning Engineer.

Znajomość Graph DB, frameworków agentowych, MCP oraz narzędzi governance.

Doświadczenie z rozwiązaniami Lakehouse.

Doświadczenie w środowiskach multi-cloud.

Doświadczenie w integracjach z Microsoft 365.

Doświadczenie w bankowości lub innym środowisku regulowanym.

Znajomość DORA.

Doświadczenie z Document AI/OCR.

Doświadczenie w modernizacji systemów legacy z wykorzystaniem AI.

Inne Szczegóły:

Team Structure: współpraca z HUB AI, HUB DATA i HUB IT.

Impact: projektowanie architektury i standardów AI wspierających rozwój platformy danych oraz procesy Data Governance, Data Engineering i SDLC.

Delivery Model: środowisko Google Cloud Platform z wykorzystaniem BigQuery, Dataflow, Dataproc/Spark, Vertex AI, Gemini, Cloud Run, GKE, Terraform, Cloud Build, Git

Hub Actions oraz integracji z Microsoft 365, Power BI, Oracle Apex i Jira.

Опубліковано 2026-09-18
Діє до 2026-12-17
Джерело