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The Ohio State University
Solutions Architect
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PythonSQL
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Über die Stelle
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Standort: University Hospital - Doan Hall (0089)
Positionstyp: Regulär
Geplante Stunden: 40
Schicht: Frühschicht
Endgültige Kandidaten unterliegen dem erfolgreichen Abschluss einer Hintergrundüberprüfung. Ein Drogentest oder eine körperliche Untersuchung kann während des Prozesses nach dem Stellenangebot erforderlich sein.
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Stellenbezeichnung
Solutions Architect
Abteilung
Health System Shared Services | Analytics Center of Excellence
Zusammenfassung der Position
Der Solutions Architect fungiert als technische Autorität auf höchster Ebene und als architektonische Führungskraft für komplexe Unternehmensdaten- und Analyseinitiativen, die technologische Fähigkeiten mit klinischen, operativen und strategischen Prioritäten in Einklang bringen. Diese Rolle definiert die Zielarchitektur, Standards, Muster und Leitplanken für sichere, skalierbare, belastbare und kosteneffiziente Datenplattformen, die Analysen, Berichterstattung, Interoperabilität sowie fortgeschrittene KI/ML-Anwendungsfälle unterstützen.
Diese Position arbeitet eng mit klinischen und operativen Führungskräften, Analyseteams, Data Engineering, Data Science, Data Governance, Plattformteams, Sicherheit, Anbietern und IT-Stakeholdern zusammen, um geschäftliche Fähigkeiten und Datenanforderungen in eine nachhaltige Unternehmensarchitektur zu übersetzen.
Der Solutions Architect bietet architektonische Aufsicht über den gesamten Datenlebenszyklus – Ingestion, Integration, Transformation, Modellierung, Speicherung, Sicherheit, Bereitstellung, Observability und Konsum – und etabliert dabei wiederverwendbare Standards und Referenzarchitekturen. Er ist im gesamten Unternehmen für seine Expertise in Datenarchitektur, Cloud- und Lakehouse-Strategie, Engineering-Standards, Governance, Performance und Plattformmodernisierung anerkannt.
Hauptverantwortlichkeiten
- Definition der Unternehmensarchitektur, Referenzmuster und technischen Standards für die Datenaufnahme und -integration (ETL/ELT) unter Verwendung von Technologien wie SQL und Python, um sicherzustellen, dass Lösungen hochvolumige und hochkomplexe Gesundheitsdaten unterstützen können.
- Verantwortung für und Weiterentwicklung der Lakehouse-Zielarchitektur unter Verwendung von Azure-Diensten und Databricks, einschließlich architektonischer Muster für Delta Lake, Skalierbarkeit, Workload-Isolierung, Performance-Optimierung, Resilienz und Kostenmanagement.
- Etablierung architektonischer Standards für die Medallion-Architektur (Bronze/Silber/Gold), einschließlich klarer Verantwortlichkeiten für Ingestion, Standardisierung, Integration, kuratierte semantische Datenprodukte und nachgelagerten Konsum.
- Definition von Standards für die Unternehmensdatenmodellierung und -transformation unter Verwendung von dbt (oder Äquivalent) und bewährten Modellierungspraktiken, einschließlich dimensionaler Modellierung, Sternschemata, konformer Dimensionen, semantischer Ebenen und wiederverwendbarer Datenprodukte.
- Etablierung einer Architektur für Datenqualität, Zuverlässigkeit und Observability im Unternehmen, einschließlich Standards für automatisierte Tests, Abgleich, SLA/SLO-Überwachung, Anomalieerkennung, Lineage, Metadaten und Datenverträge.
- Definition der CI/CD-Architektur und von Release-Management-Standards für Datenplattformen, Pipelines und dbt-Projekte, einschließlich Git-basierter Workflows, automatisierter Qualitäts-Gates, Umgebungsförderung und Bereitstellungsmustern unter Verwendung von Azure DevOps, GitHub Actions oder gleichwertigen Technologien.
- Zusammenarbeit mit Teams für Reporting & Analytics, Data Science, Data Governance, Sicherheit sowie Plattformsysteme & Architektur zur Definition vertrauenswürdiger Datenzugriffsmuster, semantischer Standards und Self-Service-Fähigkeiten, die die Bereitstellung von Erkenntnissen beschleunigen und gleichzeitig angemessene Governance und Kontrollen aufrechterhalten.
- Leitung von Architekturüberprüfungen und Bereitstellung technischer Richtlinien für Sicherheit und Datenschutz, Identitäts- und Zugriffsmanagement, Performance-Optimierung, Skalierbarkeit, Verfügbarkeit, Disaster Recovery, Interoperabilität und Cloud-Kostenmanagement.
- Entwicklung und Pflege von Referenzarchitekturen, Architektur-Entscheidungsaufzeichnungen, technischen Standards, Datenverträgen, Integrationsmustern und Architektur-Roadmaps; Anleitung der Engineering-Teams bei der konsistenten Anwendung genehmigter Muster.
- Koordinierung von Architektur-Entscheidungen zwischen den Einheiten des medizinischen Zentrums und der Universität; Bewertung aufkommender Technologien, externer Tools und strategischer Partner durch Proofs of Concept und Architektur-Assessments, um die Ausrichtung an Unternehmensstandards und der langfristigen Technologiestrategie sicherzustellen.
Mindestanforderungen
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Datenanalyse, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich (oder gleichwertige praktische Erfahrung).
- 6 Jahre einschlägige Erfahrung erforderlich. 8-12 Jahre einschlägige Erfahrung bevorzugt, mit progressiver Erfahrung in Datenarchitektur, Data Engineering, Data Warehousing, Analytics Engineering oder modernem Datenplattformdesign, einschließlich der Verantwortung für technische Designentscheidungen und Standards.
- Nachgewiesene Erfahrung im Entwurf von Unternehmensdatenarchitekturen, Integrationsmustern, Datenplattformen und skalierbaren Datenlösungen über mehrere Systeme und Geschäftsbereiche hinweg.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Architektur von Lösungen mit Azure Cloud-Datendiensten und Databricks oder vergleichbaren cloudbasierten Datenplattformtechnologien.
- Fundierte Kenntnisse der Lakehouse-Architektur, einschließlich Delta Lake, Medallion-Architektur (Bronze/Silber/Gold), Datenproduktdesign, Skalierbarkeit, Resilienz und Workload-Management.
- Fundiertes Verständnis von Prinzipien der Unternehmensdatenmodellierung und des Data Warehousing, einschließlich dimensionaler Modellierung, Sternschemata, konformer Dimensionen, semantischer Ebenen und kuratierter Datendomänen.
- Fundierte Arbeitskenntnisse in SQL, Python, dbt oder gleichwertigen Technologien, die ausreichen, um Lösungsdesigns zu bewerten, Engineering-Muster zu etablieren, Implementierungen zu überprüfen und technische Beratung zu leisten.
- Erfahrung in der Definition von Standards für Datenqualität, Zuverlässigkeit, Observability und Betrieb, einschließlich Tests, Abgleich, Überwachung, Validierung, SLAs/SLOs und Architektur-Governance.
- Fundierte Kenntnisse in Daten-Lineage, Metadatenmanagement, Sicherheits- und Datenschutzarchitektur, Performance-Optimierung, Cloud-Kostenmanagement, Data Governance und Praktiken der Unternehmensarchitektur.
- Nachgewiesene Fähigkeit, Architekturdiskussionen zu leiten, technische Kompromisse an technische und nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren, funktionsübergreifende Teams zu beeinflussen und Standards zu etablieren, die die Implementierung im gesamten Unternehmen leiten.
- Nachgewiesene Fähigkeit, Architekturdiskussionen zu leiten, technische Kompromisse an technische und nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren, funktionsübergreifende Teams zu beeinflussen und Standards zu etablieren, die die Implementierung im gesamten Unternehmen leiten.
Zusätzliche Informationen
Unsere umfassenden Mitarbeiterleistungen umfassen
- Eine Reihe von Optionen für Altersvorsorgepläne, jeweils mit einem großzügigen Arbeitgeberbeitrag.
- Bezahlbare Krankenversicherungsoptionen, einschließlich Zahn-, Augen- und verschreibungspflichtiger Abdeckung, die ab dem ersten Tag beginnen.
- Bezahlter Urlaub und Krankentage, einschließlich kurz- und langfristiger Invaliditätsleistungen sowie bezahltem Elternurlaub.
- Nutzen Sie das Public Service Loan Forgiveness-Programm optimal.
- Und vieles mehr!
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