СберЗдоровье - аккредитованная IT-компания, крупнейшая в России Digital Health платформа, объединяющая различные сервисы цифровой медицины.
Сервис начал свою работу в 2012 году под брендом DocDoc. Мы помогли миллионам людей получить помощь и продолжаем повышать качество медицинских услуг.
Об ИТ в цифрах:
3 бизнес-направления;
23+ команды;
360+ IT специалистов (devops, QA, web/mobile devs, backend devs, аналитики, архитекторы и др.) из 40+ городов.
Чтобы эти цифры стали выше, а наши пользователи — счастливей, мы ищем Архитектора решений в Data-команду.
Основные задачи:
Проектирование архитектуры прикладных решений в домене Data & AI.
Анализ бизнес-требований и перевод их в архитектурные решения.
Выбор технологического стека и готовых решений:
○ оценка коробочных продуктов (DWH, ETL/ELT, BI, MLOps, feature store и др.);
○ выбор облачных и on-prem компонентов для Data & AI;
○ подготовка обоснований, сравнений (build vs buy, TCO, риски).
Проектирование моделей данных и интерфейсов.
Определение интеграционной архитектуры.
Защита решений и согласование с коллегами.
Документирование архитектуры.
Контроль реализации и соответствия целевой архитектуре.
Архитектурные компетенции:
Уверенное владение C4-моделью:
○ контекстный уровень (C1) и уровень контейнеров (C2) — как минимум;
○ умение детализировать до компонентного уровня (C3) при необходимости.
Понимание корпоративной архитектуры:
○ роль Data & AI в общей целевой архитектуре организации;
○ взаимодействие с ландшафтом корпоративных систем (ERP, CRM, billing, операционные платформы).
Глубокое понимание микросервисной архитектуры и DDD.
Работа с требованиями и стейкхолдерами
Опыт сбора и анализа бизнес-требований в диалоге с продуктами, аналитиками, бизнес-заказчиками и data-командами.
Умение формализовать требования к данным и AI-кейсам: источники, SLA, качество данных, метрики успеха.
Сильные навыки аргументации архитектурных решений на разных уровнях: от команды разработки до дирекции.
Опыт подготовки архитектурных решений к защите:
○ кибербезопасность, IT-контроллинг, риски, комплаенс;
○ подготовка презентаций, схем, оценок рисков и планов митигации рисков.
Технологии и инструменты:
DWH / Data Lake, любой опыт с классическими RDBMS (Oracle, PostgreSQL и др.), MPP-решениями, распределёнными хранилищами, Lakehouse-технологиями.
Data-обработка: ETL/ELT-инструменты, streaming-фреймворки, оркестраторы пайплайнов.
BI: опыт внедрения по крайней мере одной enterprise-BI платформы (self-service + корпоративная отчётность).
AI / ML:
○ понимание полного цикла ML (data prep → training → deployment → monitoring);
○ опыт интеграции моделей в прод (API, batch-скоринг, real-time scoring);
○ практический опыт с MLOps-инструментами будет большим плюсом.
Интеграция: REST/gRPC, message brokers, event streaming, API-gateway, паттерны интеграции.
Облака и контейнеризация: понимание принципов Kubernetes, CI/CD, инфраструктуры для Data & AI.
Что тебе может дать СберЗдоровье:
Возможность развития в команде ведущей MedTech-компании России.
Полный рабочий день, удаленный график работы с территории РФ;
А еще:
ДИКСИ, группа компаний
Москва
Не указана