ID 7114
🔥 Вакансия: Lead Azure Data Architect (Enterprise AI/RAG Data Layer)
Формат: ЕС , Балтика, РБ
Занятость: Full-time / Контракт
Локация / Проект: Международный enterprise-проект
Ищем сильного Azure Data Architect с глубоким практическим опытом проектирования слоя данных (Data Layer) для продакшен-систем на базе GenAI, RAG и Agentic AI.
⚠️ Критически важно: Мы НЕ ищем AI/LLM-разработчика (Prompt Engineering, Python/LangChain код для агентов) и НЕ ищем DevOps/Infra инженера (IaC, Terraform, AKS).
Ваша главная роль — быть ключевым архитектором «подводной части айсберга»: забирать, очищать, моделировать, хранить и делать доступными корпоративные данные для AI-решений.
🎯 Чем предстоит заниматься (Key Responsibilities)
Проектирование AI-ready Data Architecture: Проектировать масштабируемый слой данных, питающий RAG-системы и AI-агентов enterprise-уровня.
Ingestion & Data Preparation: Проектировать метаданные и пайплайны сборки структурированных и
неструктурированных данных (документы, текст, логи) с использованием
Azure Synapse, Azure Databricks и ADF.
Vector Storage & Retrieval: Разрабатывать стратегии хранения и индексации данных/эмбеддингов (включая
Azure Cosmos DB с векторным поиском, Lakehouse, Azure SQL MI).
Enterprise Modernization & Governance: Модернизировать существующую платформу данных, настраивать схемы партиционирования, безопасность (RBAC, Private Endpoints, Managed Identity) и Data Governance.
Architecture Ownership: Нести личную ответственность за архитектурные решения, выбор стека хранения и готовность платформы к высокой продакшен-нагрузке.
📋 Обязательные требования (Must Have)
Реальный Production-опыт в GenAI / RAG / Agentic Data Layer:Опыт проектирования архитектуры данных для
работающих в продакшене RAG/Agentic приложений (не PoC, не академические кейсы).
Чёткое понимание, как данные подготавливаются, чанкируются, хранятся и извлекаются для AI-потребления.
Azure Cosmos DB: Глубокая экспертиза в проектировании и масштабировании (фундаментальное требование).
Enterprise Azure Data Stack:Azure Synapse Analytics (глубокий практический опыт, проектирование архитектуры обработчиков и хранилища).
Azure Databricks &
Azure Data Lake (Delta Lake / Lakehouse).
Azure SQL MI / SQL Server / T-SQL.
Azure Functions & Serverless integrations.
Data Modeling & Ingestion Patterns:Опыт работы с неструктурированными данными.
Metadata-driven / Configuration-driven пайплайны загрузки.
📌 Требования к резюме (CV Assessment Criteria)
Наш клиент тщательно отбирает кандидатов. Резюме будет рассматриваться только при наличии подробных деталей по следующим пунктам:Конкретные проекты и даты: Проектный опыт с указанием названий клиентов/доменов, дат и архитектурных ролей.
Личная ответственность (Personal Ownership): Чётко прописано, какие именно архитектурные решения по Cosmos DB, Synapse и RAG-слою были приняты лично вами (а не командой в целом).
Стек векторного поиска: Указано, какие технологии хранения векторов и поиска применялись на продакшен-проекте.
Фокус на Data Architecture: Резюме смещено с DevOps/IaC/скриптов в сторону проектирования моделей данных, масштабирования, партиционирования и AI-подготовки.
❗️❗️❗️Писать
••••••••⚡️⚡️⚡️⚡️ С РЕЗЮМЕ В КОТОРОМ УКАЗАН ВОЗРАСТ И ЛОКАЦИЯ НАХОЖДЕНИЯ. Укажите 🆔 вакансии❗️ Без этой информации отклики не рассматриваются