Руководитель направления позиционирования продукта (DWH/LLM)

Руководитель направления позиционирования продукта

Компания

Условия

Требования

Архитектор программного обеспечения DWH LLM Москва Обязанности:

• Формировать позиционирование сервисов работы с данными: определение основных сценариев использования, конкурентный анализ и проработка стратегия вывода на рынок отдельных решений
• Представлять возможности наших платформ на внешних и внутренних мероприятиях
• Участвовать в проектах потенциальных и текущих клиентов в качестве эксперта и архитектора с предоставлением консультаций по работе с сервисами платформ Cloud.ru
• Прорабатывать архитектурное решение под сценарий/проект клиента
• Участвовать в продвижении и маркетинговых активностях: формирование материалов продвижения платформы, подготовка материалов и обучение для продвижения через блок продаж
• Коммуникация и экспертиза: унификация подходов продаж платформы данных, связь команд разработки продукта, отдела продаж и маркетинга и заказчиков
• Аналитика и управление: анализ воронки продвижения, результатов запускаемых кампаний и инициатив
• Использование лучших практик: применение data-driven и сценарного подходов
• Публичная активность: участие в вебинарах и профильных конференциях в качестве спикера, развитие технических компетенций аудитории, популяризация облачных технологий на рынке РФ

Требования:

• Опыт работы 3+ года в облачных провайдерах, консалтинговых компаниях по направлению работы с данными или в крупных вендорских решениях по построению КХД
• Высокая насмотренность в технологиях работы с данными : DWH, Data Lake (bigdata), Lake House, реляционные СУБД, структурированные и неструктурированные хранилища, сервисы облачных платформ
• Понимание современных архитектурных шаблонов при проектировании больших хранилищ данных и трендов развития дата-направления на рынке РФ и зарубежом
• Технические навыки: Ansi SQL, Python: библиотеки matplotlib, numpy, PySpark, scikit-learn, pandas, ETL/ELT-пайплайны, оркестрация данных, realtime аналитика
• Использовали на практике несколько технологий: Kafka, Redis, Clickhouse, Trino, Spark, Arenadata DB, Greenplum, Postgres, Flink, Metadata store, Data Catalog, Kubernetes, BI-инструменты
• Понимание особенностей AI/ML/LLM на уровне технологий: векторные СУБД, базовые подходы Classic ML;
• Навыки системного, бизнесового и продуктового анализа, знание ключевых метрик бизнеса
• Высокий уровень презентационных и коммуникативных навыков
• Английский язык на уровне чтения технической документации сервисов

Показать контакты