Cloud Solution Architect (ZR1270)

Feladatok

• Adat- és AI-platformok felhőarchitektúrája: a vállalati Data Lakehouse (AWS S3, Redshift, Glue, Athena, EMR), a valós idejű streamelési gerinchálózatok (Amazon MSK / Kafka) és az analitikai adatbázisok mögött álló felhőinfrastruktúra és platformarchitektúra tervezése és továbbfejlesztése.
• Vállalati AI- és MLOps-infrastruktúra: biztonságos, skálázható felhőalapú futtatókörnyezetek tervezése AI- és gépi tanulási feladatokhoz, ideértve a GPU-/gyorsító-számítási fürtöket, a modelltanítási/-finomhangolási pipeline-okat, az alacsony késleltetésű LLM inferencia-végpontokat (Amazon SageMaker, AWS Bedrock), a vektorialis adatbázisokat, a Feature Store-okat és a RAG visszakeresési infrastruktúrát.
• Egyeztetés a Cloud & Infrastructure Lead Architecttel
• Egyeztetés a Data & AI Lead Architecttel
• Felhőbiztonság, Zero Trust és adatszigetelés
• FinOps és felhőköltség-optimalizálás
• Infrastruktúra mint kód (IaC) és DataOps/MLOps CI/CD
• Magas rendelkezésre állás (High Availability), katasztrófavédelem (Disaster Recovery) és reziliencia
• Architekturális governance és ARB-védelem
• Delivery és operatív készenlét

Feltételek és juttatások

Elvárások

• Alapképzés (BSc) vagy mesterképzés (MSc) informatikus, cloud computing, szoftverfejlesztési, rendszermérnöki vagy kapcsolódó műszaki területen.
• Legalább 4 év igazolt tapasztalat Cloud Solution Architect, Cloud Infrastructure Architect vagy Senior Cloud Data Engineer pozícióban, nyilvános felhőplatformokon futó, nagyméretű elosztott rendszerek tervezésében.
• Az Amazon Web Services (AWS) alapszintű infrastruktúrájának és adat-/AI-szolgáltatásainak mélyreható architekturális ismerete: S3, EKS, Redshift (Serverless & Provisioned), EMR, Glue, Athena, MSK, SageMaker, Bedrock, IAM, VPC, KMS, Transit Gateway.
• Releváns professzionális felhő-tanúsítványok (pl. AWS Certified Solutions Architect – Professional, AWS Certified Data Analytics – Specialty vagy AWS Certified Machine Learning – Specialty).
• A Kubernetes és a konténer-orkesztráció mély ismerete (AWS EKS, Karpenter, konténerhálózatok, Helm chartok, GPU-ütemezés AI-/ML-feladatokhoz).
• Erős háttér az Infrastruktúra mint kód (Terraform), a GitOps, a DevSecOps automatizálás és a konfigurációkezelés területén.
• Biztos tapasztalat a FinOps módszertanok, a felhőköltségek átláthatósága (observability), a számítási kapacitások megfelelő méretezése (right-sizing) és a tárhelyek életciklus-kezelése terén petabájt méretű adatkörnyezetekben.
• A felhőbiztonsági elvek, a hálózati izoláció, a privát végpontok, a titkosítási kulcskezelés és a szabályozási megfelelések (GDPR, ISO 27001) erős ismerete.
• Képesség a hatékony munkavégzésre keresztfunkcionális agilis csapatokban és nemzetközi vendor környezetben.
• Kiváló technikai dokumentációs, prezentációs és stakeholder-együttműködési készség angol és magyar nyelven.