États-Unis
HEARTLAND BUSINESS SYSTEMS LLC
Amazon
Consultant Senior Delivery - Data, Services Professionnels, AWSI HCLS
États-Unis
Mountain View, California, United States · Chicago, Illinois, United States · Boston, Massachusetts, United States · Jersey City, New Jersey, United States · New York, New York, United States · Raleigh, North Carolina, United States · Arlington, Virginia, United States · Seattle, Washington, United States
AWS
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À propos du poste
L'équipe Amazon Web Services Professional Services (ProServe) recherche un Consultant Delivery spécialisé en Données pour rejoindre notre pôle Santé et Sciences de la Vie (HCLS). Vous serez au cœur du changement le plus important de la technologie d'entreprise : rendre les organisations véritablement prêtes pour l'IA. Chaque système d'IA agentique, chaque modèle fondamental ancré dans les connaissances de l'entreprise et chaque application GenAI qui passe du prototype à la production dépend de la couche de données sous-jacente - et c'est ce que vous construisez.
Vous concevrez et mettrez en œuvre des plateformes de données modernes (lac, lakehouse, mesh), architecturerez des pipelines de données qui transforment des ensembles de données bruts et fragmentés en actifs gouvernés et prêts pour l'IA ; et concevrez et mettrez en œuvre des architectures RAG d'entreprise, des magasins vectoriels, des ontologies sémantiques et des architectures de graphes de connaissances qui permettent aux modèles fondamentaux et aux agents d'IA de raisonner avec précision, d'accéder aux données en toute sécurité et d'exécuter de manière autonome dans des environnements réglementés.
Vous travaillerez concrètement au sein des environnements clients HCLS avec une lignée de données complexe, des superpositions réglementaires (GxP, HIPAA, CDISC) et des systèmes hérités, et livrerez des produits de données de qualité production qui servent plusieurs consommateurs en aval, de l'entraînement de modèles ML aux couches d'orchestration agentiques.
L'organisation AWS Professional Services est une équipe mondiale d'experts qui aide les clients à atteindre les résultats commerciaux souhaités lors de l'utilisation des services AWS. Nous travaillons en collaboration avec les équipes clientes et le AWS Partner Network (APN) pour exécuter des initiatives de transformation du cloud computing d'entreprise et de l'IA.
Ce rôle nécessite environ 50% de co-localisation sur site avec le client, AWS et les équipes partenaires aux États-Unis.
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Amazon est un employeur garantissant l'égalité des chances et ne fait aucune discrimination fondée sur le statut de vétéran protégé, le handicap ou tout autre statut légalement protégé.
Candidats du comté de Los Angeles : Les fonctions de ce poste comprennent : travailler en toute sécurité et en coopération avec les autres employés, superviseurs et le personnel ; respecter les normes d'excellence malgré des conditions stressantes ; communiquer efficacement et respectueusement avec les employés, les superviseurs et le personnel pour assurer un service client exceptionnel ; et respecter toutes les lois fédérales, étatiques et locales ainsi que les politiques de l'entreprise. Les antécédents criminels peuvent avoir une relation directe, adverse et négative avec certaines des fonctions professionnelles principales de ce poste. Cela inclut les fonctions et responsabilités énumérées ci-dessus, ainsi que la capacité de respecter les politiques de l'entreprise, de faire preuve de jugement, de gérer efficacement le stress et de travailler en toute sécurité et respectueusement avec les autres, de faire preuve de fiabilité et de professionnalisme, et de protéger les opérations commerciales et la réputation de l'entreprise. Conformément à l'ordonnance du comté de Los Angeles sur la "Fair Chance", nous examinerons pour l'emploi les candidats qualifiés ayant des antécédents d'arrestation et de condamnation.
Notre culture inclusive permet aux Amazoniens de fournir les meilleurs résultats pour nos clients. Si vous avez un handicap et avez besoin d'un aménagement ou d'une adaptation sur le lieu de travail pendant le processus de candidature et d'embauche, y compris un soutien pour le processus d'entretien ou d'intégration, veuillez visiter amazon.jobs/content/en/how-we-hire/accommodations pour plus d'informations. Si le pays/la région pour lequel vous postulez n'est pas répertorié, veuillez contacter votre partenaire de recrutement.
USA, IL, Chicago - 153,600.00 - 207,800.00 USD annuellement
USA, MA, Boston - 153,600.00 - 207,800.00 USD annuellement
USA, NC, Raleigh - 153,600.00 - 207,800.00 USD annuellement
USA, VA, Arlington - 153,600.00 - 207,800.00 USD annuellement
USA, WA, Seattle - 153,600.00 - 207,800.00 USD annuellement
Responsabilités clés du poste
- Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de données de qualité production, des lacs de données, des lakehouses et des architectures de data mesh au sein d'environnements HCLS d'entreprise, en s'intégrant aux systèmes hérités et aux cadres de gouvernance de données existants
- Construire des produits de données qui servent plusieurs applications et cas d'utilisation en aval — de l'entraînement de modèles IA/ML aux systèmes d'IA agentiques, en garantissant la qualité, la lignée et la fiabilité des données à grande échelle
- Opérer avec un haut degré d'autonomie dans des engagements de livraison rapides, en prenant des décisions concernant la modélisation des données, la conception des pipelines et l'architecture sans attendre de spécifications parfaites ou une surveillance constante
- Naviguer dans les complexités d'accès aux données, de sécurité et de confidentialité propres à l'industrie pharmaceutique et aux soins de santé, y compris les contraintes de conformité GxP, HIPAA et les cadres de gouvernance des données réglementaires
- Architecturer des couches de connaissances contextuelles, y compris des ontologies et des graphes de connaissances exploitant AWS Context, Amazon Bedrock Knowledge Bases et des extensions d'ontologies personnalisées pour équiper les agents d'IA du vocabulaire et des garde-fous nécessaires pour raisonner avec précision et exécuter de manière autonome dans des environnements réglementés
- Collaborer au-delà des frontières organisationnelles pour sécuriser l'accès aux données, comprendre le contexte des systèmes sources et résoudre les défis de qualité des données avec les équipes informatiques, commerciales et partenaires du client
- Livrer de manière itérative lorsque les exigences sont ambiguës, en traduisant des besoins commerciaux incomplets en solutions de données bien architecturées qui peuvent évoluer à mesure que la compréhension du client mûrit
- Appliquer les méthodologies IA-DLC (AI-accelerated Development Life Cycle) à la livraison de données pour redéfinir les flux de travail de données afin qu'ils deviennent natifs de l'IA pour une échelle et un rythme accélérés
À propos de l'équipe
À PROPOS DE AWS
Expériences Diverses Amazon valorise les expériences diverses. Même si vous ne possédez pas toutes les qualifications et compétences préférées énumérées dans la description du poste, nous encourageons les candidats à postuler. Si votre carrière ne fait que commencer, n'a pas suivi un parcours traditionnel ou inclut des expériences alternatives, ne vous laissez pas arrêter de postuler.
Pourquoi AWS
Amazon Web Services (AWS) est la plateforme cloud la plus complète et la plus largement adoptée au monde. Nous avons été les pionniers du cloud computing et n'avons jamais cessé d'innover — c'est pourquoi les clients, des startups les plus prospères aux entreprises 500 mondiales, font confiance à notre suite robuste de produits et services pour alimenter leurs activités.
Culture d'équipe inclusive
AWS valorise la curiosité et la connexion. Nos groupes d'affinité dirigés par des employés et sponsorisés par l'entreprise promeuvent l'inclusion et permettent à nos collaborateurs d'être fiers de ce qui nous rend uniques. Nos événements d'inclusion favorisent des équipes plus fortes et plus collaboratives. Notre innovation continue est alimentée par les idées audacieuses, les perspectives nouvelles et les voix passionnées que nos équipes apportent à tout ce que nous faisons.
Mentorat et croissance professionnelle
Nous élevons continuellement notre niveau de performance alors que nous nous efforçons de devenir le meilleur employeur de la Terre. C'est pourquoi vous trouverez ici un partage de connaissances infini, du mentorat et d'autres ressources favorisant l'évolution professionnelle pour vous aider à devenir un professionnel plus complet.
Équilibre Vie Professionnelle/Vie Privée
Nous valorisons l'harmonie entre vie professionnelle et vie privée. Atteindre le succès au travail ne doit jamais se faire au détriment de sacrifices à la maison, c'est pourquoi nous nous efforçons d'offrir de la flexibilité dans le cadre de notre culture de travail. Lorsque nous nous sentons soutenus sur le lieu de travail et à la maison, il n'y a rien que nous ne puissions accomplir dans le cloud.
La fourchette de salaire de base pour ce poste est indiquée ci-dessous. Votre package Amazon comprendra des primes de signature et des unités d'actions restreintes (RSU). La rémunération finale sera déterminée en fonction de facteurs tels que l'expérience, les qualifications et la localisation. Amazon propose également des avantages complets, notamment une assurance maladie (médicale, dentaire, vision, médicaments sur ordonnance, assurance Vie de base et assurance décès/mutilation accidentelle et option pour les plans de vie supplémentaires, EAP, soutien en santé mentale, ligne de conseil médical, comptes de dépenses discrétionnaires, couverture de remboursement pour adoption et maternité de substitution), une correspondance 401(k), des congés payés et des congés parentaux. Apprenez-en davantage sur nos avantages sociaux sur amazon.jobs/en/benefits.
Qualifications de base
- 5+ années d'expérience en architecture cloud et en mise en œuvre de solutions
- Licence, ou 7+ années d'expérience professionnelle ou militaire
- 5+ années d'expérience en ingénierie des données, architecture des données et/ou développement de plateformes de données, avec mise en œuvre concrète de pipelines de données de production
- Expérience avec les modèles de conception de plateformes de données modernes, y compris les modèles de lacs de données, lakehouses, data mesh, et les modèles zero-ETL et architectures de streaming, en utilisant des services tels que Amazon SageMaker Lakehouse, SageMaker Unified Studio, Amazon S3 Tables, Amazon Redshift, et les intégrations zero-ETL
- Expérience dans l'architecture et l'ingénierie d'ontologies et de graphes de connaissances dans des environnements d'entreprise
Qualifications préférées
- Certifications AWS en Analyse de Données ou Spécialité Machine Learning préférées
- Expérience dans le secteur de la santé et des sciences de la vie, y compris une familiarité avec les cadres de conformité et de sécurité (HIPAA, GxP) et les normes de données cliniques (OMOP, CDISC, FHIR)
- Expérience pratique avec Apache Iceberg, Spark, Databricks, Snowflake, Kafka, ou des frameworks de traitement de données distribuées équivalents
- Expérience dans la conception et la mise en œuvre d'architectures de graphes de connaissances, de modèles d'ontologies ou de couches de données sémantiques qui prennent en charge les systèmes IA/ML et IA agentiques
- Expérience avec les outils de gouvernance et de catalogage de données (par exemple, AWS Glue Data Catalog, Collibra, Alation) et le suivi de la lignée des données, ainsi que la conception de modèles d'accès aux données qui prennent en charge l'identité et l'accès au moindre privilège
- Expérience de collaboration avec les équipes commerciales clientes, le service informatique et les organisations partenaires pour comprendre les exigences en matière de données et résoudre les problèmes d'accès, et de communication de concepts techniques à des publics techniques et commerciaux.
- Maîtrise de l'IA-DLC ou de méthodologies de développement accélérées par l'IA équivalentes — y compris l'ingénierie des prompts comme discipline de développement, la programmation en binôme avec l'IA, et l'expérience de validation du code de pipeline de données généré par l'IA pour le déploiement en production dans des environnements réglementés
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