Senior Solutions Architect (Data & AI) - Leeds based

О позиции

Databricks — компания, создавшая платформу Data Intelligence на основе Lakehouse-архитектуры. Более 10 000 организаций по всему миру, включая свыше 50% компаний из Fortune 500, используют платформу Databricks для объединения данных, аналитики и ИИ. Компания основана создателями Apache Spark, Delta Lake и MLflow. Позиция Senior Solutions Architect в вертикали Retail/CPG предполагает работу с наиболее крупными и сложными enterprise-клиентами в регионе UK&I, определение их технических стратегий и помощь в трансформации бизнеса через внедрение Lakehouse-платформы.

Будет плюсом

• Сертификации Databricks или других облачных/дата-платформ (AWS, Azure, GCP, Snowflake и др.)
• Опыт работы с клиентами из сектора Retail или CPG
• Знакомство с инструментами Domino Data Lab

Условия

• Работа с одними из крупнейших enterprise-клиентов в регионе UK&I в сфере Retail/CPG
• Возможность профессионального развития по одному из четырёх треков: техническая специализация, отраслевой thought leadership, стратегическое видение или управление командой
• Культура инноваций и экспериментирования в компании — лидере рынка Data & AI
• Комплексный пакет льгот и компенсаций для сотрудников в регионе
• Работа в команде, созданной основателями Apache Spark, Delta Lake и MLflow — технологий, изменивших индустрию данных
• Вклад в глобальное техническое сообщество через воркшопы, семинары и публичные мероприятия

Навыки

• Python
• SQL
• Apache Spark
• Machine Learning
• Deep Learning
• Generative AI
• RAG
• MLOps
• LLM fine-tuning
• Databricks
• Delta Lake
• Data Architecture
• AWS
• Azure
• GCP
• Big Data
• Dataiku
• DataRobot
• Proof of Concept
• Pre-sales
• Solution Architecture
• MLflow
• Cursor
• Claude Code

Могут спросить на собеседовании

1. Опишите сложный PoC, который вы проектировали и реализовывали для enterprise-клиента. Какие технические и организационные вызовы возникли и как вы их преодолели?
2. Как вы строите архитектуру RAG-решения для крупного ритейлера с разрозненными источниками данных? Какие компромиссы вы бы рассмотрели между open source и ISV-инструментами?
3. Расскажите о ситуации, когда вам нужно было изменить техническое направление клиента, который был убеждён в правильности своего подхода. Как вы это сделали?
4. Как вы организуете процесс менторства junior Solutions Architect, который технически силён, но испытывает трудности в общении с C-level аудиторией?
5. Как бы вы объяснили ценность Databricks Lakehouse Platform финансовому директору ритейлера, скептически настроенному к инвестициям в новую дата-платформу?