Архитектор платформы данных

Крупная российская компания с развитым бизнесом и собственными IT-решениями. Мы создаём и развиваем цифровые продукты, автоматизируем бизнес-процессы и внедряем современные технологии.

Работаем над масштабными задачами, где IT напрямую влияет на развитие бизнеса.

Ищем Архитектора платформы данных, который спроектирует и обеспечит ввод в эксплуатацию единой Data Platform и MLOps‑платформы как основы для продуктовой работы с данными и моделями машинного обучения. Вы будете определять целевую архитектуру, технологический стек и стандарты эксплуатации, балансируя между масштабируемостью, надёжностью, безопасностью и стоимостью владения. Роль предполагает стратегическое видение и глубокую техническую проработку: от моделей данных и потоков до конвейеров обучения, деплоя и мониторинга ML‑моделей.

Задачи

• Спроектировать целевую архитектуру Data Platform: слои хранения (raw, curated, serving), модели данных, политики качества и управления версиями данных, механизмы обеспечения консистентности и воспроизводимости.
• Спроектировать и внедрить MLOps‑платформу: пайплайны обучения и валидации моделей, CI/CD для ML, механизмы деплоя (онлайн/офлайн), версионирование артефактов (модели, датасеты, код), мониторинг дрейфа и качества предсказаний.
• Определить и обосновать технологический стек платформы (хранилища, потоковая обработка, оркестрация, инструменты ML‑экспериментов) с учётом требований к TCO, масштабируемости и безопасности.
• Выстроить процессы интеграции источников данных: ETL/ELT‑конвейеры, CDC, управление маппингами и метаданными, обеспечение SLA по актуальности данных.
• Обеспечить безопасность и соответствие требованиям: управление доступом (RBAC, ABAC), шифрование, аудит, контроль персональных и чувствительных данных, встраивание политик Data Governance.
• Настроить наблюдаемость платформы: метрики качества данных и моделей, алерты по деградации, дашборды для команд Data Science и бизнеса, процессы постмортемов инцидентов.
• Управлять техническим долгом платформы: приоритизировать архитектурные улучшения, оценивать риски изменений, формализовать архитектурные решения и компромиссы.
• Консультировать команды (Data Science, Data Engineering, разработка) по лучшим практикам использования платформы, участвовать в архитектурных ревью и согласовании требований.
• Участвовать в планировании миграции и ввода в эксплуатацию: пилоты, нагрузочное тестирование, валидация SLA, передача в поддержку, документирование регламентов эксплуатации.

Требования

• Опыт работы архитектором данных / платформенным архитектором от 4–5 лет, подтверждённые проекты по построению Data Platform и/или MLOps.
• Глубокое понимание жизненного цикла ML‑модели и практик MLOps: эксперименты, версионирование, деплой, мониторинг, rollback, канареечные релизы.
• Практический опыт проектирования Data Platform: выбор моделей хранения, политик качества данных, подходов к управлению метаданными и lineage.
• Знание облачных и гибридных сред (Yandex Cloud, AWS, Azure, GCP), контейнеризации и оркестрации (Kubernetes), потоковой обработки (Kafka, Flink), хранилищ (ClickHouse, Greenplum, S3‑совместимые) и инструментов ML (MLflow, Kubeflow и аналоги).
• Понимание принципов безопасности данных и соответствия (шифрование, управление секретами, аудит, разграничение доступа), опыт встраивания требований ИБ в архитектуру.
• Умение обосновывать архитектурные решения: расчёт TCO, оценка RPO/RTO, SLA, компромиссы между скоростью и надёжностью.
• Владение инструментами архитектурного моделирования (C4, UML, диаграммы потоков данных) и ведения реестра архитектурных решений.
• Хорошие коммуникативные навыки: способность доносить технические решения до бизнеса, разработчиков и Data Scientists, согласовывать приоритеты и ограничения.

Что предлагаем

• Конкурентную заработную плату — уровень дохода обсуждаем индивидуально с учётом опыта и экспертизы
• ДМС — заботимся о здоровье сотрудников и предоставляем расширенные программы
• Обучение и развитие — доступ к курсам, профессиональным программам и внутреннему обучению
• Карьерный рост — возможности развиваться в своей специализации и переходить на новые направления
• Интересные IT-задачи — участие в проектах, которые напрямую влияют на развитие крупного бизнеса
• Современный стек и технологии — возможность работать с актуальными инструментами и подходами
• Гибкий формат работы — обсуждаем удобный формат взаимодействия в зависимости от позиции и задач
• Сильная команда — работа с опытными специалистами из IT и смежных бизнес-направлений
• Стабильность — крупная компания с масштабными проектами и долгосрочными планами развития
• Корпоративные бонусы — скидки на продукцию компании и дополнительные программы для сотрудников
• Комфортные условия работы — современная рабочая среда, необходимые инструменты и всё для эффективной работы