岗位描述：
每日执行的任务：
• 开发和推广云数据战略、架构、方法和标准。在数据方面进行创新活动，感知、研究、测试和实施新技术。
• 与业务利益相关者合作，开发并交付数据架构模型。
• 通过高性能和及时的数据管道编排、数据治理、数据质量、更广泛的数据可访问性和治理政策与标准，提供业务价值。
• 建立北美和全球关系网络，以实现信任和可信度，通过发现和满足内部和外部客户和供应商的需求。
这个人将会从事什么工作：
作为数据架构师，您将负责设计和实施数据解决方案，以支持业务决策的即席分析。您将与跨职能团队密切合作，包括数据分析师、业务分析师和利益相关者，了解他们的数据需求，并创建可扩展和高效的数据模型和报告系统。您将负责通过高性能和及时的数据管道编排、数据质量、更广泛的数据可访问性和治理政策与标准提供业务价值。您需要与业务团队、高级领导和企业架构团队合作，创建、优先考虑并实现愿景。
职位成功标准（期望）- 'WANTS'
• 7年以上的数据管理经验，作为数据或信息架构师领导团队的渐进性经验
• 7年以上的设计和处理多维、挖掘事务数据以及推动业务的策略的高级知识
• 具有数据架构、数据挖掘、大规模数据建模和业务需求收集/分析的实际经验
• 团队合作者/协作者，与客户和团队成员建立关系，赢得他们的信任，并创造影响力以实现战术或战略目标。
• 出色的口头、书面沟通/演示技巧。
• 对关系型数据结构、理论、原则和实践有深入了解
• 有企业信息生命周期管理的经验，包括企业存储库工具、数据建模、映射、分析、质量和主数据管理实践。
• 熟悉数据库平台，包括DB2、MS SQL Server、PostgreSQL、Couchbase、MongoDB等。
• 了解基于云的技术，包括云连接选项、数据存储选项（S3、Glacier）、数据湖（S3等）、主数据管理、数据目录、云数据仓库（Redshift、Snowflake等）、云ETL/ELT工具、云流处理选项（Kinesis、Kafka等）、云数据库（RDS、DynamoDB等）、数据搜索选项和云/本地BI产品（Power BI、Tableau、BO等）。
• 熟悉大数据平台技术和流程，包括云大数据产品如EMR、Glue等。
• 熟悉高级数据分析、人工智能/机器学习
• 对适用的数据隐私实践和法律有良好的了解 
洛杉矶