Ведущий специалист по инженерии платформ данных и искусственного интеллекта

О роли

Miqyaslana bilən data arxitekturalarını (data lake, data warehouse, data mesh prinsipləri) dizayn etmək və data modelləşdirmə standartlarını müəyyən etmək;
MLOps komponentlərinin (feature store, model registry, model deployment orkestrasiyası) qurulmasına liderlik etmək (OpenShift AI, Kubernetes);
İri həcmli batch və real-vaxt data pipeline-larını (Kafka, CDC, ETL/ELT) dizayn etmək və dayanıqlılığını təmin etmək;
Data governance istiqamətində data lineage, metadata kataloqu və data access siyasətlərinin platforma mexanizmləri ilə tətbiqini təmin etmək;
AI iş yükləri üçün infrastruktur tələblərini (GPU resursları və s.) müəyyən etmək və Cloud-Native komandası ilə birgə təmin etmək;
Data keyfiyyəti monitorinqi və data observability strategiyasını qurmaq, performans problemlərini öncədən aşkarlamaq.
Geniş data platforması dəyişikliklərini planlamaq, tətbiq etmək və riskləri dəyərləndirmək;
Data təhlükəsizliyi, yüksək mövcudluq (High Availability) və xərclərin optimallaşdırılması kimi strateji sahələrdə qərar vermək.

İnformasiya Texnologiyaları, Kompüter elmləri sahəsində ali təhsili olan;
İri miqyaslı data pipeline-larının (batch və streaming) dizaynı və istismarı üzrə dərin təcrübəyə sahib;
MLOps alətləri və yanaşmaları (model registry, feature store, model serving; OpenShift AI və ya oxşar platformalar) üzrə təcrübəsi olan;
Python və SQL üzrə yüksək səviyyədə səriştəsi olan; Kubernetes/OpenShift üzrə dərin biliklərə sahib;
Mentorluq və geniş mühəndislik təcrübəsi olan kollektivlə ünsiyyət bacarıqlarına malik olan;
Komanda idarəetməsi, liderlik və kompleks texnoloji problemlərə innovativ həllər tapma bacarıqları olan;
Scrum/Agile prinsipləri üzrə işləmək qaydalarını bilən;
İnsident və Problem idarə edilməsi üzrə biliklərə sahib;
İnkişaf etdirilmiş analitik bacarıqlar və kritik düşüncəsi olan və mürəkkəb texniki məsələləri başa düşərək problemi təhlil edib optimal həllər təqdim edən şəxsdir.

Miqyaslana bilən data arxitekturalarını (data lake, data warehouse, data mesh prinsipləri) dizayn etmək və data modelləşdirmə standartlarını müəyyən etmək;
MLOps komponentlərinin (feature store, model registry, model deployment orkestrasiyası) qurulmasına liderlik etmək (OpenShift AI, Kubernetes);
İri həcmli batch və real-vaxt data pipeline-larını (Kafka, CDC, ETL/ELT) dizayn etmək və dayanıqlılığını təmin etmək;
Data governance istiqamətində data lineage, metadata kataloqu və data access siyasətlərinin platforma mexanizmləri ilə tətbiqini təmin etmək;
AI iş yükləri üçün infrastruktur tələblərini (GPU resursları və s.) müəyyən etmək və Cloud-Native komandası ilə birgə təmin etmək;
Data keyfiyyəti monitorinqi və data observability strategiyasını qurmaq, performans problemlərini öncədən aşkarlamaq.
Geniş data platforması dəyişikliklərini planlamaq, tətbiq etmək və riskləri dəyərləndirmək;
Data təhlükəsizliyi, yüksək mövcudluq (High Availability) və xərclərin optimallaşdırılması kimi strateji sahələrdə qərar vermək.

İnformasiya Texnologiyaları, Kompüter elmləri sahəsində ali təhsili olan;
İri miqyaslı data pipeline-larının (batch və streaming) dizaynı və istismarı üzrə dərin təcrübəyə sahib;
MLOps alətləri və yanaşmaları (model registry, feature store, model serving; OpenShift AI və ya oxşar platformalar) üzrə təcrübəsi olan;
Python və SQL üzrə yüksək səviyyədə səriştəsi olan; Kubernetes/OpenShift üzrə dərin biliklərə sahib;
Mentorluq və geniş mühəndislik təcrübəsi olan kollektivlə ünsiyyət bacarıqlarına malik olan;
Komanda idarəetməsi, liderlik və kompleks texnoloji problemlərə innovativ həllər tapma bacarıqları olan;
Scrum/Agile prinsipləri üzrə işləmək qaydalarını bilən;
İnsident və Problem idarə edilməsi üzrə biliklərə sahib;
İnkişaf etdirilmiş analitik bacarıqlar və kritik düşüncəsi olan və mürəkkəb texniki məsələləri başa düşərək problemi təhlil edib optimal həllər təqdim edən şəxsdir.

Локация

Азербайджан

Опыт

Senior

Занятость

Полная занятость

Зарплата

Не указана

Опубликовано

5 августа 2026

Дедлайн

23 сентября 2026

ABB

Banking · Baku

Этот работодатель принимает отклики у себя на сайте. Перейдите на страницу вакансии и заполните форму там.