卡特彼勒
Lead Digital Architect
Lead Digital Architect
发布于 6 个月前基层主管/组长
Bangalore , Karnātaka / Chennai , Tamil Nādu , India
专家级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
团队领导
大数据
实时数据管道
数据仓库
数据架构
数据湖
AI/ML
AI 估算 · 180k–320k
该职位要求顶尖的数据架构与领导能力，涉及AI、大数据等前沿技术，在跨国巨头企业担任技术领导角色，市场稀缺性高，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
作为首席数字架构师，您将领导一支高技能工程师团队，为卡特彼勒构建下一代数据平台
您需要负责设计和实施端到端的实时数据解决方案，定义整体数据架构战略，并推动AI和高级分析领域的创新
这是一个需要深厚技术功底和领导力的专家级技术管理岗位
最低要求
计算机科学、信息技术或相关领域的四年制学士学位
年或以上的软件开发经验，或至少3年架构经验并具备强大的可证明经验
年或以上设计概念、逻辑和物理数据模型的经验，且数据模型需支持可扩展性、性能和集成需求
年或以上数据仓库经验，以及优化数据库性能、索引和存储策略的经验
精通为静态和传输中的数据实施安全措施，定义访问控制、加密和合规框架
擅长设计跨系统的数据集成解决方案，确保应用程序、API和数据仓库之间的数据流顺畅
工作职责
能够独立执行所有编程工作，并为开发任务提供架构评估和设计监督
通常负责系统工作中更复杂的方面
领导服务于多个业务功能的端到端企业集成架构设计
设计和实施端到端近实时数据移动解决方案，为企业提供核心能力
定义与业务目标一致的总体数据架构战略
建立数据治理政策、标准和合规性
推动专注于交付具有业务价值的特性的应用程序开发
通过根据企业标准建立良好实践和安全护栏，在团队内保持高标准的软件质量
了解目标架构
能够制定IT蓝图和路线图，同时使架构和流程与业务战略和目标保持一致
开发和维护当前、计划和未来状态的架构蓝图
领导识别和分析推动未来状态架构的企业业务驱动因素和需求
与业务分析师、数据工程师和利益相关者合作
将业务需求转化为技术数据解决方案
与最终用户和利益相关者沟通，以帮助指导应用程序软件的开发、调试和测试，确保其准确性、完整性、互操作性和完备性
执行需要仔细规划和执行的组件集成测试和客户验收测试，以确保及时、高质量的结果
优先资格
具有大规模软件设计、开发、部署和维护的经验，并深刻理解并发性
具有使用Python作为面向对象编程语言的工作经验
深入理解大数据中的数据管道工作原理，精通为大规模处理设计基于云的数据平台（AWS， Azure）架构
在构建大型数据湖和数据仓库（首选Snowflake）方面具有专业知识和经验
精通为OLTP和OLAP构建端到端近实时数据管道
在构建稳健的数据平台方面具有强大的架构经验
精通SQL和NO-SQL数据库、消息代理以及其他AWS服务，如Kafka/Kinesis、AWS SQS、AWS SNS、Lambda、API Gateway、DynamoDB、Aurora、AWS RDS PostgreSQL
测试驱动开发和行为驱动开发
能够在压力和时间限制下工作
对技术充满热情，渴望为团队合作的环境做出贡献
在影响战略优先事项的中大型项目上展现出领导力
对AI概念和最新发展（Gen AI， MCP， ATA等）有深刻理解
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：职位深度涉足AI、实时大数据、云原生架构等前沿领域，是保持技术敏锐度和积累顶级项目经验的绝佳机会
- 职业影响力：作为技术领导者（Lead），不仅负责技术架构，还直接领导团队并制定数据战略，对个人领导力和战略思维是极好的锻炼
- 行业稳定性：公司为已上市的跨国企业，业务和财务状况稳定，为长期职业发展提供了可靠的环境
- 快节奏与高期望：职位描述强调“驱动创新”和“交付业务价值”，在巨头企业推动变革可能面临流程和惯性阻力，需要强大的推动力和耐心
- 该职位适合拥有10年以上深厚技术背景、渴望在工业领域施展数据架构才华，并已准备好承担技术领导职责、推动战略性技术变革的资深专家
缺点 / 挑战
- 平台巨大：在卡特彼勒这样的全球工业巨头工作，有机会设计和构建影响全球业务、处理海量工业数据的尖端平台，项目规模和复杂度极具挑战性
- 极高的技术复杂度：需要整合遗留系统与现代化云平台，设计满足全球业务需求的实时数据管道，技术挑战和决策压力巨大
- 领导与沟通压力：作为团队领导，需协调工程师、业务方等多方利益，将复杂的技术方案清晰传达并推动落地，对软技能要求极高
角色解读
- 技术路径：可向更高级别的首席架构师、技术院士或CTO办公室的技术战略角色发展，专注于企业级技术蓝图和前沿技术探索
- 管理路径：可晋升为数据工程或平台部门总监、技术副总裁，负责更大规模的技术团队和预算，影响公司整体技术方向
- 行业专家路径：凭借在重型机械/制造业巨头积累的复杂数据平台经验，成为该垂直领域备受推崇的数据架构思想领袖或顾问
- 作为技术领导者，负责设计和构建卡特彼勒下一代企业级数据平台，确保其稳健性、可扩展性和高性能
- 定义并实施与业务目标一致的整体数据架构战略，包括数据治理框架、安全策略和合规标准
- 领导端到端近实时数据集成解决方案的设计与开发，为AI和高级分析应用提供高质量的数据基础
- 与跨职能团队（业务分析师、数据工程师、利益相关者）紧密合作，将复杂的业务需求转化为可行的技术架构
- 深厚的专家级数据架构经验，精通大数据、数据仓库、数据湖（如Snowflake）以及云平台（AWS/Azure）上的大规模数据处理
- 强大的技术栈能力，包括Python编程、SQL/No-SQL数据库、消息系统（Kafka/Kinesis）以及一系列AWS服务（Lambda, SQS, DynamoDB等）
- 领导力与项目管理技能，能够领导工程师团队，在复杂项目中推动技术决策并确保交付具有业务价值的功能
- 对AI/ML概念（包括Gen AI）有深刻理解，并能将之融入数据平台架构，以驱动业务创新
申请策略
- 深入研究卡特彼勒的业务（建筑机械、能源、金融服务等），思考数据如何驱动其核心业务，并在申请材料或面试中展现这种业务洞察力
- 了解并准备谈论卡特彼勒强调的“创造更可持续社区”的企业价值观，将您的技术工作与这一更宏大的目标联系起来
- 重点突出您领导设计并成功交付的、大规模、高可用的数据平台或数据湖项目，量化其业务影响（如处理数据量、性能提升、成本节约）
- 详细描述您在数据架构各个层面的经验：概念/逻辑/物理模型设计、实时/批处理管道、云平台选型与实施（特别是AWS）、以及数据治理与安全
- 展示您的领导力实例：如何组建或领导技术团队、进行技术选型决策、解决复杂技术冲突、以及与业务部门合作对齐目标
- 明确列出您精通的硬核技术栈，特别是职位描述中提到的AWS服务套件、Python、大数据工具和数据库技术
- 若对卡特彼勒所在的工业/制造业领域不熟悉，可提前了解物联网（IoT）、设备遥测数据、供应链数据等在该领域的应用场景
- 深化对生成式AI（Gen AI）如何与企业数据平台结合的理解，思考其可能的应用案例（如预测性维护、智能报告）
面试指南
- 对于技术架构问题，采用“场景-需求-选项-决策-结果-反思”的结构
- 清晰定义问题边界，比较不同方案的利弊，并最终解释您的选择如何满足核心业务和技术目标
- 对于行为和领导力问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）
- 重点突出您的具体行动、面临的困难、以及可量化的成果，同时展现您的协作和沟通技巧
- 在回答中，始终尝试将技术方案与业务价值挂钩
- 解释您的架构决策如何帮助公司节省成本、增加收入、改善客户体验或降低风险
- 请描述您设计过的最复杂的数据平台架构
- 您遇到了哪些关键挑战，是如何解决的？
职位点评
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