Vereinigte Staaten
Roku
Northeastern University
Senior Data Architect
Vereinigte Staaten
Newton, Massachusetts, United States
SQL
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Über die Stelle
Diese Stellenbeschreibung soll die allgemeine Art und den Umfang der Arbeiten beschreiben, die von Personen in dieser Klassifizierung ausgeführt werden. Sie ist nicht als erschöpfende Liste aller Verantwortlichkeiten, Aufgaben und Fähigkeiten auszulegen, die von entsprechend klassifiziertem Personal verlangt werden.
Positionstyp Informationstechnologie
Zusätzliche Informationen
Northeastern University berücksichtigt bei der Angebotserstellung Faktoren wie die Berufserfahrung, die Ausbildung und die Fähigkeiten des Kandidaten.
Alle qualifizierten Bewerber werden ermutigt, sich zu bewerben und erhalten eine Anstellung ohne Rücksicht auf Rasse, Religion, Hautfarbe, nationale Herkunft, Alter, Geschlecht, sexuelle Orientierung, Behinderungsstatus oder andere gesetzlich geschützte Merkmale.
Vergütungsstufe/Zahlungsart: 114S
Erwarteter Einstellungsbereich: $130,945.00 - $189,868.75
Mit den oben genannten Gehaltsspannen hängt das Anfangsgehalt von mehreren Faktoren ab, darunter Ihre Ausbildung, Erfahrung, Ihr Standort, Ihr Wissen und Ihre Fachkenntnisse sowie ein Gehaltsvergleich mit ähnlich eingestuften Mitarbeitern, die bereits in der Rolle tätig sind. Die Gehaltsspannen werden regelmäßig überprüft und können sich ändern.
STELLENZUSAMMENFASSUNG
Der Senior Data Architect ist verantwortlich für die Architektur des Übergangs von Northeastern University von alten Datenstrukturen zu einer modernen, skalierbaren, KI-fähigen Datenarchitektur. Diese Rolle führt tiefgehende Bewertungen bestehender Systeme durch – einschließlich Banner, Workday, Salesforce, ServiceNow, Snowflake und Azure – und entwirft zukünftige Strukturen, die Datenprodukte, Analysen, Automatisierung und KI/ML-Unterstützung ermöglichen. Sie etabliert unternehmensweite Datenstandards, Modelle, Governance-Strukturen und Integrationsmuster, um sicherzustellen, dass Daten vertrauenswürdig, auffindbar, interoperabel, sicher und für fortgeschrittene Anwendungsfälle wie RAG, Vektorsuche, semantische Layer und agentenbasierte Workflows vorbereitet sind.
MINIMALE QUALIFIKATION
*Bewerber müssen berechtigt sein, in den Vereinigten Staaten zu arbeiten. Die Universität kann für diese Stelle derzeit und in Zukunft keine Arbeitsplatzbeschaffung sponsern.
Die für diese Position erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten werden typischerweise durch den Abschluss eines Bachelor-Abschlusses in Information Systems, Computer Science, Engineering oder einem verwandten Bereich und zehn oder mehr Jahre einschlägiger Erfahrung in Datenarchitektur, Enterprise Data Modeling oder Data Engineering erworben.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Modernisierung von Altsystem-Datenumgebungen und im Entwurf von Cloud-nativen, KI-fähigen Datenarchitekturen.
- Erfahrung mit großen, komplexen Unternehmenssystemen (z. B. Banner, Workday, Salesforce, ServiceNow, Snowflake, Azure).
- Nachgewiesene Führung in funktionsübergreifenden Initiativen im Bereich Daten-Governance, Analytik und Plattformmodernisierung.
- Fähigkeit, komplexe technische Konzepte in geschäftsbezogene Architekturentscheidungen zu übersetzen.
- Starke Kommunikations- und Data-Storytelling-Fähigkeiten für die Führungsebene und nicht-technische Stakeholder.
- Effektiver Kollaborateur mit nachgewiesener Fähigkeit, die Abstimmung über verteilte Teams hinweg voranzutreiben. Starke Problemlösungs-, analytische Denk- und Dokumentationsfähigkeiten im Bereich Architektur.
- Fähigkeit, Standards, Muster, wiederverwendbare Komponenten und Governance-Praktiken festzulegen und durchzusetzen.
Technische Kompetenzen
- Expertise in modernen Datenarchitekturmustern (Datenprodukte, Lakehouse, Domain-Driven Design, semantische Layer).
- Tiefgreifende Kenntnisse von Snowflake, Azure, SQL, Databricks oder ähnlichen Cloud-Datenplattformen.
- Beherrschung von DBT, Fivetran, Informatica oder gleichwertigen ELT/ETL-Tools.
- Erfahrung mit ereignisgesteuerten und API-basierten Integrationen (Kafka, EventHub, Microservices).
- Kenntnisse von grundlegenden KI/ML-Komponenten: Vektordatenbanken, Feature Stores, RAG-Pipelines, Metadatenmanagement.
- Starkes Verständnis von Datenmodellierung (konzeptionell, logisch, physisch), Master Data Management und Datenqualitätsframeworks.
HAUPTVERANTWORTLICHKEITEN
1) Entwicklung moderner Datenarchitektur & Strategie
- Bewertung bestehender Datenstrukturen, Integrationen und Altsysteme.
- Definition der zukünftigen Datenarchitektur des Unternehmens im Einklang mit KI-, Automatisierungs- und Analyseanforderungen.
- Festlegung von Standards, Mustern und wiederverwendbaren Frameworks.
2) Datenmodellierung, Produkte & Plattform-Unterstützung
- Erstellung konzeptioneller, logischer und physischer Datenmodelle über Domänen hinweg.
- Partnerschaft mit Dateneigentümern zur Bereitstellung skalierbarer Datenprodukte. *
- Unterstützung der Datenabstimmung für Snowflake, Azure, Salesforce, Banner und ServiceNow.
3) KI/ML-Unterstützung & Fortgeschrittene Fähigkeiten
- Entwurf von Datensätzen und Metadatenstrukturen zur Unterstützung von KI, RAG, Vektorsuche und agentenbasierten Workflows.
- Zusammenarbeit mit KI Studio und Analyseteams zur Ermöglichung von Modelltraining und Inferenz in großem Maßstab.
4) Datenintegration, Qualität und Governance
- Leitung der Ingestionsarchitektur, Streaming-Frameworks und API-Integrationen.
- Implementierung von Datenqualitäts-, Lineage-Tracking- und Governance-Praktiken.
- Unterstützung der FERPA-, GDPR- und institutionellen Compliance.
5) Als vertrauenswürdiger Berater für akademische und administrative Partner fungieren.
- Kommunikation von Roadmaps und Architekturentscheidungen an die ITS-Führung.
Northeastern bietet ein umfassendes Leistungspaket für berechtigte Mitarbeiter. Dies umfasst Kranken-, Augen-, Zahnarzt-, bezahlte Freizeit, Studienbeihilfen, Wellness & Leben, Altersvorsorge sowie Pendler- & Transportleistungen.
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