Technical Lead Data (TGQF)

Stack

Feladatok

• ▹Együttműködés architektekkel új adattermékek és szolgáltatások tervezésében, robusztus és skálázható megoldások javaslásával
• ▹Részvétel a célzott adatarchitektúra megvalósításában és bevezetésének elősegítése a csapatok körében
• ▹Szakértői szerep az adatokkal, adatarchitektúrákkal és adatfeldolgozó pipeline-okkal kapcsolatos kérdésekben
• ▹Technikai vezetés biztosítása a Quality Foundations valamennyi termékéhez adattárolás, -modellezés, kormányzás és feldolgozás terén
• ▹Adatszabványok és bevált gyakorlatok meghatározása, karbantartása és népszerűsítése a csapatok között
• ▹Technikai és architekturális döntések javaslása, felülvizsgálata és jóváhagyása Architecture Decision Record (ADR) formában
• ▹Aktív közreműködés a legmagasabb komplexitású vagy kockázatú kezdeményezések fejlesztésében és szállításában
• ▹Tanácsadás architekteknek, projektmenedzsereknek és vezetőknek technológiai irányokról és fejlesztési lehetőségekről
• ▹Adatrendszerek teljesítményének, költséghatékonyságának, megbízhatóságának és skálázhatóságának elemzése és optimalizálása
• ▹Szakértői szerep relációs és nem relációs adatbázisok optimalizálásában
• ▹Együttműködés fejlesztői, analitikai, AI- és üzemeltetési csapatokkal az adatmegoldások zökkenőmentes integrációja érdekében
• ▹Az adatpipeline-ok technikai minőségének biztosítása, monitorozási és riasztási bevált gyakorlatok népszerűsítése
• ▹Tudásmegosztás, mentorálás és technikai önállóság fejlesztésének elősegítése az adatfejlesztő csapatokban
• ▹Részvétel új technológiák, platformok és adatközpontú megközelítések technikai értékelésében

Elvárások

• ▹Informatika, számítástechnika-mérnöki, szoftvermérnöki vagy azzal egyenértékű alapdiploma
• ▹Legalább 8 év tapasztalat szoftverfejlesztésben vagy adatmérnöki területen
• ▹Jelentős tapasztalat nagyléptékű adatplatformok tervezésében és megvalósításában
• ▹Tapasztalat technikai vezetésben, csapatoktatásban vagy mentorálásban
• ▹Tapasztalat elosztott architektúrákkal és nagyléptékű adatfeldolgozó rendszerekkel
• ▹Erős szakértelem nagyléptékű adatmegoldások fejlesztésében, valamint SQL/NoSQL adatmodellezésben
• ▹Magas szintű jártasság Python, PySpark, SQL és Scala közül egy vagy több nyelvben
• ▹Modern adatarchitektúrák, adatfeldolgozó pipeline-ok és analitikai platformok alapos ismerete, beleértve a Medallion architektúrákat (Bronze/Silver/Gold) és Lakehouse platformokat (Databricks, Delta Lake)
• ▹Tapasztalat konfigurálható, környezetfüggetlen megoldások (fejlesztés, staging, produkció) tervezésében, pipeline-as-code és konfigurációkezelési gyakorlatokkal
• ▹Skálázható, nagy teljesítményű és karbantartható megoldások tervezésének képessége
• ▹Tapasztalat architekturális és technikai döntések dokumentálásában

Előny

• ▹Felhőszolgáltatások ismerete (AWS, Azure vagy hasonló), valamint Docker és Kubernetes technológiák
• ▹Adatorkesztrációs keretrendszerek ismerete, például Apache Airflow vagy Databricks Workflows
• ▹Valós idejű adatstreaming technológiák ismerete (Spark Structured Streaming vagy hasonló)
• ▹Databricks, Apache Spark (batch és streaming), Delta Lake, Elasticsearch/OpenSearch, SQL Server és PostgreSQL ismerete
• ▹Nagyléptékű adatplatformok adminisztrációjának, valamint relációs és nem relációs adatbázisok ismerete
• ▹Adatpipeline-ok monitorozási, naplózási és riasztási rendszereinek ismerete
• ▹Gépi tanulási és mesterséges intelligencia koncepciók megértése
• ▹Tapasztalat nagy volumenű, valós idejű kritikus rendszerek környezetében (telemetria, megfigyelhetőség, monitorozás) – jelentős előny

Soft skillek

A munkáltatóról

A Quality Foundations (QF) csapat az Ubisoftnál olyan keresztfunkcionális termékeket, platformokat és szolgáltatásokat fejleszt, amelyek adatok, analitika és mesterséges intelligencia révén javítják az Ubisoft játékainak minőségét, megfigyelhetőségét, teljesítményét és üzemeltetését.