Data Architect ( GCP/ AI)

emagine Polska; Warszawa; On-site; PLN 240,000 - 420,000; Full time

Job summary

emagine Polska poszukuje doświadczonego Architekta Danych i AI do programu DATA (Data AI Hub) w środowisku Google Cloud Platform. Będziesz definiować referencyjną architekturę platform danych i AI, standardy architektoniczne oraz wdrażać rozwiązania LLM, RAG i AI Agents wspierające platformę danych.

Kluczowe kompetencje obejmują min. 8 lat w IT, 5 lat na podobnych stanowiskach, głęboką znajomość GCP, architekturę danych na skalę enterprise i doświadczenie z ML Ops oraz zgodnością z przepisami AI

Qualifications

• Min. 8 lat doświadczenia w IT, w tym min. 5 lat jako Data/Cloud/Solution/AI Architect.
• Min. 3 lata praktycznego doświadczenia z Google Cloud Platform.
• Doświadczenie w projektowaniu skalowalnych, bezpiecznych i zoptymalizowanych kosztowo platform danych w środowisku enterprise.
• Doświadczenie w projektowaniu platform AI/ML w skali enterprise i integracji LLM z danymi organizacji.
• Znajomość architektur RAG, vector search, baz wektorowych, knowledge graphs, embeddings oraz AI Agents.
• Doświadczenie w MLOps: ML pipelines, CI/CD, model registry, monitoring, governance.
• Znajomość AI Act, regulacji sektora finansowego, ochrony danych i tajemnicy bankowej

Skills

Dane/Cloud/Solution/AI Architect

Google Cloud Platform

RAG architektura

Vector search

Knowledge graphs

Embeddings

MLOps pipelines

AI Act compliance

Tools

Google Cloud Platform

Job description

Rola architekta danych i AI w programie DATA (Data AI Hub) w środowisku Google Cloud Platform. Będziesz definiować referencyjną architekturę platform danych i AI, standardy architektoniczne oraz wdrażać rozwiązania LLM, RAG i AI Agents wspierające platformę danych.

• Min. 8 lat doświadczenia w IT, w tym min. 5 lat jako Data/Cloud/Solution/AI Architect;
• Min. 3 lata praktycznego doświadczenia z Google Cloud Platform;
• Doświadczenie w projektowaniu skalowalnych, bezpiecznych i zoptymalizowanych kosztowo platform danych w środowisku enterprise;
• Doświadczenie w projektowaniu platform AI/ML w skali enterprise i integracji LLM z danymi organizacji;
• Znajomość architektur RAG, vector search, baz wektorowych, knowledge graphs, embeddings oraz AI Agents;
• Doświadczenie w MLOps: ML pipelines, CI/CD, model registry, monitoring, governance;
• Znajomość AI Act, regulacji sektora finansowego, ochrony danych i tajemnicy bankowej