Senior adatarchitekt

Stack

Feladatok

• ▹A vállalati adatarchitektúra-stratégia meghatározása és fejlesztése a platform skálázhatósága, megbízhatósága és irányítása érdekében
• ▹Felhőalapú adattárházi és lakehouse megoldások tervezésének és megvalósításának vezetése, elsősorban Snowflake és Databricks alapon, a pénzügyi szolgáltatási adatkövetelményekhez igazítva
• ▹Adatmodellezési sztenderdek, adatminőségi keretrendszerek és best practice-ek kialakítása a mérnöki csapatok között
• ▹Adatirányítási, biztonsági és megfelelőségi gyakorlatok képviselete a pénzügyi iparági szabályozásokkal (pl. SOC 2, GDPR, CCPA) összhangban
• ▹Együttműködés a termékmenedzsmenttel és üzleti érdekeltekkel robusztus adatintegrációk és API-k (REST, GraphQL, ETL/ELT pipeline-ok) tervezésében és megvalósításában
• ▹Skálázható, újrafelhasználható integrációs minták kialakítása, amelyek összekötik a belső rendszereket, harmadik fél platformokat és az ügyféladat-ökoszisztémákat
• ▹API-szerződések, adatsémák és integrációs sztenderdek meghatározása belső fejlesztői csapatok és külső partnerek számára
• ▹Komplex üzleti és szabályozási követelmények lefordítása megvalósítható technikai tervekké
• ▹Technikai szakértőként és mérnöki partnerként közreműködés az értékesítés előtti és bevezetési csapatokkal, architektúrai iránymutatás az ügyfelek sikeres beüzemeléséhez
• ▹Kapcsolattartás kiemelt érdeklődőkkel és ügyfelekkel, bizalmi kapcsolatok kiépítése azok vezető technikai szereplőivel

Elvárások

• ▹8+ év tapasztalat adatarchitektúra vagy adatmérnöki területen
• ▹Bizonyított szakértelem felhőalapú adatplatformokon, mint a Snowflake és Databricks, beleértve az adatmodellezést, teljesítményhangolást és költségoptimalizálást
• ▹Gyakorlati tapasztalat REST API-k és nagy léptékű ETL/ELT pipeline-ok tervezésében és építésében
• ▹Erős jártasság valós idejű és streaming adatplatformokkal, mint a Kafka, Flink és Spark
• ▹Gyakorlati tapasztalat modern adatorkesztrációs és -transzformációs eszközökkel, mint a dbt és az Apache Airflow
• ▹Tapasztalat adattesztelési keretrendszerekkel, pipeline observability-vel és monitorozási gyakorlatokkal, amelyek biztosítják az adatminőséget és a megbízhatóságot production környezetben
• ▹Tapasztalat nagy felhőplatformokkal (AWS, Azure vagy GCP), beleértve a felhőnatív adatszolgáltatásokat, hálózatot és biztonságot
• ▹Bizonyított tapasztalat vektoros adatbázisokkal vagy embedding infrastruktúrával production környezetben
• ▹Tapasztalat strukturálatlan adatok (dokumentumok, PDF-ek, prezentációk) integrálásában strukturált adatplatformba, kinyeréssel, normalizálással és a forrásig visszavezethető lineage-dzsal
• ▹Bizonyított képesség technikai stratégia vezetésére és kereszfunkcionális projektek irányítására
• ▹Az LLM és RAG architektúrák működésének ismerete, beleértve a bérlő-tudatos (tenant-aware) lekérdezést, a kontextus-izolációt és a biztonságos bevezetéshez szükséges adatminőségi és lineage-előfeltételeket
• ▹Erős kommunikációs készségek, komplex technikai fogalmak érthető átadása vezetői és nem technikai közönség számára

Soft skillek

A munkáltatóról

A 73 Strings innovatív platform, amely átfogó adatkinyerési, monitorozási és értékelési megoldásokat nyújt a magántőke-iparág számára. Az AI-alapú platform egyetlen gombnyomással standardizálja és strukturálja az adatokat, valamint automatizálja a monitorozást és az értékbecslést olyan stratégiákban, mint a private equity, growth equity, venture capital, infrastruktúra és private credit. A cég 2025-ös, 55 millió dolláros, iparágban rekordméretű Series B körét a Goldman Sachs vezette, a Golub Capital és a Hamilton Lane részvételével, valamint a Blackstone, a Fidelity International Strategic Ventures és a Broadhaven Ventures további támogatásával.