О компании
Avenga — международная инженерная компания, помогающая бизнесу работать с искусственным интеллектом в основе. С более чем 6000 экспертами по всему миру компания объединяет инженерные знания с мышлением, ориентированным на ИИ, чтобы превращать амбициозные идеи в реальное воздействие в различных отраслях, технологиях и рынках.
В основе роли
В CABA мы активно ищем старшего инженера данных / архитектора платформы данных, чтобы усилить нашу команду, сосредоточенную на современных платформах данных, внедрении ИИ и архитектурах безопасного доступа к данным в секторе финансовых услуг. Ваша основная задача будет заключаться в проектировании масштабируемых и управляемых рамок доступа к данным, которые поддерживают приложения, API, ИИ-агентов и новые решения на базе ИИ, обеспечивая при этом безопасность, отслеживаемость и соответствие корпоративным стандартам.
В этой роли вы станете важным членом многопрофильной команды, тесно сотрудничающей с архитекторами, специалистами по безопасности, управлению, разработке и ИИ. Команда отвечает за создание повторно используемых продуктов данных, поддержку внедрения ИИ, реализацию безопасных моделей доступа и развитие корпоративных платформ данных на основе современных облачных технологий и Databricks.
Эта позиция требует работы на месте в офисе клиента в CABA (Буэнос-Айрес) 3 раза в неделю.
Основные навыки, которые вы принесёте
•Степень бакалавра в области инженерии, информационных технологий, компьютерных наук, системной инженерии или смежной области.
•Не менее 5 лет опыта в архитектуре платформ данных, инженерии данных или интеграции распределённых сервисов.
•Сильный практический опыт работы с Databricks и Unity Catalog.
•Опыт проектирования и реализации API и сервисов с использованием OAuth2, OIDC, JWT и принципов сервис-ориентированной архитектуры.
•Практические знания архитектур генеративного ИИ, ИИ-агентов, больших языковых моделей (LLM), вызова инструментов/функций и протоколов MCP.
•Глубокое понимание архитектуры данных, интеграции систем, безопасности и решений на базе ИИ.
•Мышление «API в первую очередь» с опытом проектирования повторно используемых продуктов и сервисов данных.
•Глубокое понимание принципов безопасности, управления, отслеживаемости и минимально необходимого доступа.
•Способность переводить бизнес-требования в масштабируемые технические решения и повторно используемые возможности.
•Сильные коммуникативные навыки и опыт сотрудничества в межфункциональных командах.
Желательные навыки
•Опыт работы с ИИ-сервисами в экосистеме Databricks.
•Опыт управления API и инициатив в области корпоративного управления данными.
•Опыт работы в банковской сфере, финансовых услугах или других строго регулируемых отраслях.
•Опыт внедрения маскирования данных, аудита и контролей управления.
•Знание современных облачных архитектур и интеграций ИИ-платформ.
Влияние, которое вы создадите
•Проектировать безопасные и масштабируемые архитектуры доступа к данным для приложений, API, ИИ-агентов и решений на базе MCP.
•Определять повторно используемые модели доступа с использованием Data Services, API, SQL, функций и фреймворков MCP.
•Реализовывать надёжные механизмы аутентификации и авторизации, сохраняя при этом идентичность пользователя, контекст и права доступа.
•Интегрировать модели доступа к данным с Unity Catalog, политиками управления, маскированием данных и мерами безопасности.
•Проектировать и поддерживать продукты данных и сервисы данных с чёткими контрактами, ответственностью и стратегиями версионирования.
•Реализовывать возможности отслеживаемости и аудита для пользователей, сервисов, ИИ-агентов и ресурсов, к которым осуществляется доступ.
•Определять безопасные архитектурные модели, позволяющие ИИ-решениям безопасно и эффективно использовать корпоративную информацию.
•Интегрировать платформы Databricks с ИИ-моделями, агентами, API и внутренними или внешними системами.
•Разрабатывать повторно используемые компоненты и фреймворки, ускоряющие инициативы в области ИИ и данных по всей организации.
•Сотрудничать с командами архитектуры, безопасности и управления для установления корпоративных стандартов и лучших практик Data-to-AI.
