États-Unis
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The Ohio State University
Architecte de solutions
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PythonSQL
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À propos du poste
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Lieu : University Hospital - Doan Hall (0089)
Type de poste : Régulier
Heures prévues : 40
Équipe : Première équipe
Les candidats finaux sont soumis à la réussite d'une vérification des antécédents. Un dépistage de drogues ou un examen physique peut être requis au cours du processus suivant l'offre.
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Intitulé du poste
Architecte de solutions
Département
Health System Shared Services | Analytics Center of Excellence
Résumé du poste
L'architecte de solutions agit en tant qu'autorité technique de haut niveau et responsable architectural pour des initiatives complexes de données et d'analyse d'entreprise, alignant les capacités technologiques sur les priorités cliniques, opérationnelles et stratégiques. Ce rôle définit l'architecture cible, les normes, les modèles et les garde-fous pour des plateformes de données sécurisées, évolutives, résilientes et rentables qui soutiennent l'analyse, le reporting, l'interopérabilité et les cas d'usage avancés d'IA/ML.
Ce poste travaille en étroite collaboration avec les responsables cliniques et opérationnels, les équipes d'analyse, l'ingénierie des données, la science des données, la gouvernance des données, les équipes de plateforme, la sécurité, les fournisseurs et les parties prenantes informatiques pour traduire les capacités métier et les exigences en matière de données en une architecture d'entreprise durable.
L'architecte de solutions assure une supervision architecturale tout au long du cycle de vie des données - ingestion, intégration, transformation, modélisation, stockage, sécurité, déploiement, observabilité et consommation - tout en établissant des normes réutilisables et des architectures de référence. Reconnu au sein de l'organisation pour son expertise en architecture de données, stratégie cloud et lakehouse, normes d'ingénierie, gouvernance, performance et modernisation de plateforme.
Responsabilités clés
- Définir l'architecture d'entreprise, les modèles de référence et les normes techniques pour l'ingestion et l'intégration de données (ETL/ELT) en utilisant des technologies telles que SQL et Python, en veillant à ce que les solutions puissent prendre en charge des données de santé à haut volume et de haute complexité.
- Posséder et faire évoluer l'architecture lakehouse cible en utilisant les services Azure et Databricks, y compris les modèles architecturaux pour Delta Lake, l'évolutivité, l'isolation des charges de travail, l'optimisation des performances, la résilience et la gestion des coûts.
- Établir des normes architecturales pour l'architecture médaillon (bronze/argent/or), y compris des responsabilités claires pour l'ingestion, la standardisation, l'intégration, les produits de données sémantiques organisés et la consommation en aval.
- Définir les normes de modélisation et de transformation des données d'entreprise en utilisant dbt (ou équivalent) et des pratiques de modélisation éprouvées, y compris la modélisation dimensionnelle, les schémas en étoile, les dimensions conformes, les couches sémantiques et les produits de données réutilisables.
- Établir une architecture de qualité, de fiabilité et d'observabilité des données d'entreprise, y compris des normes pour les tests automatisés, la réconciliation, la surveillance des SLA/SLO, la détection d'anomalies, le lignage, les métadonnées et les contrats de données.
- Définir l'architecture CI/CD et les normes de gestion des versions pour les plateformes de données, les pipelines et les projets dbt, y compris les flux de travail basés sur Git, les portes de qualité automatisées, la promotion d'environnement et les modèles de déploiement utilisant Azure DevOps, GitHub Actions ou des technologies équivalentes.
- Collaborer avec les équipes de reporting et d'analyse, de science des données, de gouvernance des données, de sécurité et de systèmes et architecture de plateforme pour définir des modèles d'accès aux données fiables, des normes sémantiques et des capacités en libre-service qui accélèrent la fourniture d'informations tout en maintenant une gouvernance et des contrôles appropriés.
- Diriger les revues d'architecture et fournir une orientation technique pour la sécurité et la confidentialité, l'identité et l'accès, l'optimisation des performances, l'évolutivité, la disponibilité, la reprise après sinistre, l'interopérabilité et la gestion des coûts cloud.
- Développer et maintenir des architectures de référence, des enregistrements de décisions architecturales, des normes techniques, des contrats de données, des modèles d'intégration et des feuilles de route architecturales ; guider les équipes d'ingénierie dans l'application cohérente des modèles approuvés.
- Coordonner les décisions d'architecture entre les entités du centre médical et de l'université ; évaluer les technologies émergentes, les outils externes et les partenaires stratégiques par le biais de preuves de concept et d'évaluations d'architecture pour assurer l'alignement avec les normes d'entreprise et la stratégie technologique à long terme.
Qualifications minimales
- Licence en informatique, systèmes d'information, analyse de données, ingénierie ou domaine connexe (ou expérience pratique équivalente).
- 6 ans d'expérience pertinente requis. 8-12 ans d'expérience pertinente souhaités en progression dans l'architecture de données, l'ingénierie des données, l'entreposage de données, l'ingénierie analytique ou la conception de plateformes de données modernes, incluant la responsabilité des décisions de conception technique et des normes.
- Expérience démontrée dans la conception d'architectures de données d'entreprise, de modèles d'intégration, de plateformes de données et de solutions de données évolutives à travers plusieurs systèmes et domaines métier.
- Expérience démontrée dans l'architecture de solutions avec les services de données cloud Azure et Databricks ou des technologies de plateforme de données basées sur le cloud comparables.
- Solide connaissance de l'architecture lakehouse, y compris Delta Lake, l'architecture médaillon (Bronze/Argent/Or), la conception de produits de données, l'évolutivité, la résilience et la gestion des charges de travail.
- Solide compréhension des principes de modélisation des données d'entreprise et d'entreposage de données, y compris la modélisation dimensionnelle, les schémas en étoile, les dimensions conformes, les couches sémantiques et les domaines de données organisés.
- Solide connaissance pratique de SQL, Python, dbt ou technologies équivalentes suffisante pour évaluer les conceptions de solutions, établir des modèles d'ingénierie, examiner les implémentations et fournir des conseils techniques.
- Expérience dans la définition de la qualité des données, de la fiabilité, de l'observabilité et des normes opérationnelles, y compris les tests, la réconciliation, la surveillance, la validation, les SLA/SLO et la gouvernance de l'architecture.
- Solide connaissance du lignage des données, de la gestion des métadonnées, de l'architecture de sécurité et de confidentialité, de l'optimisation des performances, de la gestion des coûts cloud, de la gouvernance des données et des pratiques d'architecture d'entreprise.
- Capacité démontrée à diriger des discussions sur l'architecture, à communiquer les compromis techniques aux parties prenantes techniques et non techniques, à influencer les équipes interfonctionnelles et à établir des normes qui guident la mise en œuvre à travers l'entreprise.
- Capacité démontrée à diriger des discussions sur l'architecture, à communiquer les compromis techniques aux parties prenantes techniques et non techniques, à influencer les équipes interfonctionnelles et à établir des normes qui guident la mise en œuvre à travers l'entreprise.
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