Metropolitan Transportation Authority is hiring: Advanced Data & AI Architect (P
Metropolitan Transportation Authority, New York, NY, United States
Job ID: 14736
Business Unit: MTA Headquarters
Location: New York, NY, United States
Regular/Temporary: Regular
Department: IT Strategy/Architect
Date Posted: Feb 18, 2026
Description
JOB TITLE:
Advanced Data & AI Architect (P)
SALARY RANGE:
$152,215 - $179,664
DEPT/DIV:
MTA IT Strategy & Architecture
SUPERVISOR:
Senior Director Enterprise Information & Data Architecture (P)
LOCATION :
Various / 2 Broadway , New York, NY 10004
HOURS OF WORK:
9:00 am - 5:30 pm (7.5 hours/day) or as required
This position is eligible for telewor k which is currently 2 days per week . New hires are eligible to apply 30 days after their effective date of hire.
Opening
The Metropolitan Transportation Authority is North America's largest transportation network, serving a population of 15.3 million people across a 5,000-square-mile travel area surrounding New York City, Long Island, southeastern New York State, and Connecticut. The MTA network comprises the nation's largest bus fleet and more subway and commuter rail cars than all other U.S. transit systems combined. MTA strives to provide a safe and reliable commute, excellent customer service, and rewarding opportunities.
About Us
The MTA transportation network has a very large system and infrastructure for financial, business, automated train, transportation, power, and physical security. The MTA IT Strategy & Architecture is centrally responsible for providing a full range of Information and Operational Technology services to the MTA agencies and administrative units through its operating and support units. Services are provided on a 7/24/365 basis in support of the MTA organization and its ridership.
The Enterprise Strategy & Architecture (ESA) team, part of the MTA IT Department, is responsible for guiding and aligning technology strategies across the organization. The team drives innovation and operational efficiency, ensuring IT initiatives support individual agency business requirements while advancing the forward-looking objectives of the MTA enterprise. ESA comprises multiple domains, including Enterprise Architecture, Cloud & Platform, Data & AI, Application, and Network Architecture, all working together to deliver integrated and effective technology solutions.
Summary
The Advanced Data and AI Architect is responsible for designing and implementing advanced, scalable data and AI solutions that support the MTA's business operations and strategic decision-making. This role requires deep expertise in data architecture, machine learning, and cloud technologies, with a strong focus on technical architecture, solution design, and hands-on development across data engineering, data science, and MLOps domains. This role calls for extensive experience with modern data platforms, cloud ecosystems, and AI/ML frameworks, highly skilled at translating business needs into robust technical solutions, and will actively contribute to both the design and implementation phases in close collaboration with engineering teams.
Responsibilities
TOGAF (The Open Group Architecture Framework)
SAS Certified Data Scientist
Certified Information Management Professional (CIMP)
AWS Certified Machine Learning - Specialty
Certified Data Management Professional (CDMP)
Google Professional Machine Learning Engineer
IBM Certified Data Architect - Big Data
Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
Oracle Certified Professional, Oracle Database Architect
AWS Certified Solutions Architect
Cloudera Certified Data Professional (CCDP)
Google Professional Cloud Architect
Databricks Certified Data Engineer Associate
Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert
Oracle Data Management and Modeling
Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
CIMP Data Modeling
Amazon Web Services (AWS) Certified Big Data - Specialty
Dataversity's Data Modeling Certified Professional (DMCP)
IBM Certified Data Engineer
Technical Skills
Competencies
Core Competency
Proficiency Level
Competency Definition
Cultivates Innovation
Adept
Creating new and better ways for the organization to be successful
Customer Focus
Adept
Building strong customer relationships and delivering customer-centric solutions
Communicates Effectively
Expert
Developing and delivering multi-mode communications that convey a clear understanding of the unique needs of different audiences
Tech Savvy
Advanced
Anticipating and adopting innovations in business-building digital
and technology applications
Technical Skills
Advanced
Specialized knowledge and expertise on tools, programs, domains, platforms, and products used for specific tasks
Values Diversity
Advanced
Recognizing the value that different perspectives and cultures bring to an organization
Other Information
Pursuant to the New York State Public Officers Law & the MTA Code of Ethics, all employees who hold a policymaking position must file an Annual Statement of Financial Disclosure (FDS) with the NYS Commission on Ethics and Lobbying in Government (the "Commission").
Equal Employment Opportunity
MTA and its subsidiary and affiliated agencies are Equal Opportunity Employers, including with respect to veteran status and individuals with disabilities.
The MTA encourages qualified applicants from diverse backgrounds, experiences, and abilities, including military service members, to apply.
In Summary: The Advanced Data and AI Architect is responsible for designing and implementing advanced, scalable data and AI solutions that support the MTA's business operations and strategic decision-making . The MTA IT Strategy & Architecture is centrally responsible for providing a full range of Information and Operational Technology services to the MTA agencies and administrative units .
En Español: Identificación de trabajo: En el caso de los Estados miembros
Unidad de negocios: Cuartel general de la MTA
Localización: Nueva York, Estados Unidos
Regular / Temporal: Regular
Departamento: Estrategia de TI/arquitecto
Fecha de publicación: 18 de febrero de 2026
Descripción
Título del trabajo:
Arquitecto de datos avanzados y IA (P)
Rango de salario:
$152.215 - $179.664
DEPT/DIV:
Estrategia y arquitectura de TI MTA
Supervisor:
Director Senior de Arquitectura de Información y Datos Empresariales (P)
Ubicación:
Varios / 2 Broadway , Nueva York, NY 10004
Horas de trabajo:
9:00 am - 17:30 pm (7,5 horas/día) o según sea necesario
Este puesto es elegible para telework, que en la actualidad es de 2 días por semana.
Apertura
La Metropolitan Transportation Authority es la red de transporte más grande de América del Norte, que sirve a una población de 15.3 millones de personas en un área de viaje de 5.000 millas cuadradas que rodea Nueva York City, Long Island, el sureste del estado de Nueva York y Connecticut.
Sobre nosotros
La red de transporte MTA tiene un sistema e infraestructura muy grande para las finanzas, los negocios, el tren automatizado, el transporte, la energía y la seguridad física.
El equipo Enterprise Strategy & Architecture (ESA), parte del Departamento de TI MTA, es responsable de guiar y alinear las estrategias tecnológicas en toda la organización.
Resumen
El Arquitecto de Datos Avanzados y Inteligencia Artificial es responsable del diseño e implementación de soluciones avanzadas, escalables de datos y IA que respalden las operaciones comerciales y la toma de decisiones estratégicas de MTA. Este papel requiere una profunda experiencia en arquitectura de datos, aprendizaje automático y tecnologías de nube, con un fuerte enfoque en la arquitectura técnica, el diseño de solución y el desarrollo práctico a través de los dominios de ingeniería de información, ciencia de información y MLOps.
Responsabilidades
TOGAF (El marco abierto de la arquitectura del grupo)
Científico de datos certificado SAS
Profesional certificado en gestión de la información (CIMP)
Aprendizaje automático certificado por AWS - Especialidad
Profesional certificado en gestión de datos (CDMP)
Ingeniero profesional de aprendizaje automático de Google
Arquitecto de datos certificado por IBM - Big Data
Certificado por Microsoft: Ingeniero asociado de IA en Azure
Profesional certificado de Oracle, arquitecto de base de datos de Oracle
Arquitecto de soluciones certificadas AWS
Profesional Certificado de Datos Cloudera (CCDP)
Arquitecto profesional en la nube de Google
Ingeniero asociado de datos certificado en Databricks
Certificado por Microsoft: experto en arquitectos de soluciones Azure
Gestión y modelado de datos Oracle
Certificado por Microsoft: Ingeniero asociado de datos en Azure
Modelado de datos CIMP
Amazon Web Services (AWS) Certificado de Big Data - Especialidad
Profesional certificado en modelado de datos (DMCP) de Dataversity
Ingeniero de datos certificado por IBM
Habilidades técnicas
Competencias
Competencia central
Nivel de competencia
Definición de competencia
Cultiva la innovación
Adepto
Crear nuevas y mejores formas para que la organización tenga éxito
Enfoque en el cliente
Adepto
Construir relaciones sólidas con los clientes y ofrecer soluciones centradas en ellos
Habla con eficacia
Experto
Desarrollar y ofrecer comunicaciones multimodales que transmitan una comprensión clara de las necesidades únicas de diferentes públicos
Tecnológico Sabio
Avanzado
Anticipar y adoptar innovaciones digitales para la creación de negocios
y aplicaciones tecnológicas
Habilidades técnicas
Avanzado
Conocimiento y experiencia especializados en herramientas, programas, dominios, plataformas y productos utilizados para tareas específicas
Los valores la diversidad
Avanzado
Reconociendo el valor que las diferentes perspectivas y culturas aportan a una organización
Otras informaciones
De acuerdo con la Ley de Oficiales Públicos del Estado de Nueva York y el Código Ético MTA, todos los empleados que ocupan un puesto en política deben presentar una Declaración Anual de Divulgación Financiera (FDS) a la Comisión de Ética y Lobbying en Gobierno de NYS ("la Comisión").
Igualdad de oportunidades laborales
MTA y sus filiales y agencias afiliadas son Empleadores de Igualdad de Oportunidades, incluso en lo que respecta al estatus de veterano e individuos con discapacidad.
La MTA alienta a los solicitantes calificados de diversos orígenes, experiencias y habilidades, incluidos miembros del servicio militar, a postularse.
Business Unit: MTA Headquarters
Location: New York, NY, United States
Regular/Temporary: Regular
Department: IT Strategy/Architect
Date Posted: Feb 18, 2026
Description
JOB TITLE:
Advanced Data & AI Architect (P)
SALARY RANGE:
$152,215 - $179,664
DEPT/DIV:
MTA IT Strategy & Architecture
SUPERVISOR:
Senior Director Enterprise Information & Data Architecture (P)
LOCATION :
Various / 2 Broadway , New York, NY 10004
HOURS OF WORK:
9:00 am - 5:30 pm (7.5 hours/day) or as required
This position is eligible for telewor k which is currently 2 days per week . New hires are eligible to apply 30 days after their effective date of hire.
Opening
The Metropolitan Transportation Authority is North America's largest transportation network, serving a population of 15.3 million people across a 5,000-square-mile travel area surrounding New York City, Long Island, southeastern New York State, and Connecticut. The MTA network comprises the nation's largest bus fleet and more subway and commuter rail cars than all other U.S. transit systems combined. MTA strives to provide a safe and reliable commute, excellent customer service, and rewarding opportunities.
About Us
The MTA transportation network has a very large system and infrastructure for financial, business, automated train, transportation, power, and physical security. The MTA IT Strategy & Architecture is centrally responsible for providing a full range of Information and Operational Technology services to the MTA agencies and administrative units through its operating and support units. Services are provided on a 7/24/365 basis in support of the MTA organization and its ridership.
The Enterprise Strategy & Architecture (ESA) team, part of the MTA IT Department, is responsible for guiding and aligning technology strategies across the organization. The team drives innovation and operational efficiency, ensuring IT initiatives support individual agency business requirements while advancing the forward-looking objectives of the MTA enterprise. ESA comprises multiple domains, including Enterprise Architecture, Cloud & Platform, Data & AI, Application, and Network Architecture, all working together to deliver integrated and effective technology solutions.
Summary
The Advanced Data and AI Architect is responsible for designing and implementing advanced, scalable data and AI solutions that support the MTA's business operations and strategic decision-making. This role requires deep expertise in data architecture, machine learning, and cloud technologies, with a strong focus on technical architecture, solution design, and hands-on development across data engineering, data science, and MLOps domains. This role calls for extensive experience with modern data platforms, cloud ecosystems, and AI/ML frameworks, highly skilled at translating business needs into robust technical solutions, and will actively contribute to both the design and implementation phases in close collaboration with engineering teams.
Responsibilities
- Design and implement secure, scalable, and cost-efficient data, analytics, and AI/ML architectures to support Data and AI initiatives.
- Translate solution requirements into detailed technical designs and implement high-quality, production-ready systems.
- Participate in architectural review processes to ensure solutions align with MTA's enterprise data strategy, technical standards, and best practices.
- Build and maintain data pipelines, analytical data models, and ML workflows using modern cloud-native technologies.
- Actively contribute to development efforts, coding in Python, PySpark , and related technologies; review, refactor, and optimize code for efficiency in performance, scalability, and maintainability.
- Develop MLOps workflows including CI/CD pipelines, model deployment, model monitoring, and retraining strategies.
- Build and implement data integration frameworks, APIs, and orchestration workflows to support data-driven AI/ML initiatives.
- Ensure all solution designs comply with data governance policies, data security protocols, and relevant regulatory and compliance requirements.
- Continuously optimize storage, computing, and operational costs across data engineering and AI workloads.
- Work closely with data engineers, data scientists, cloud architects, and business stakeholders to deliver end-to-end AI and data solutions that drive business value.
- Collaborate with cross-functional teams to identify and prioritize AI opportunities that deliver the highest business impact.
- Educate teams and stakeholders on the practical applications of AI and machine learning within the organization.
- Implement AI models and data solutions with a strong focus on data privacy, security, and compliance with regulations like GDPR and CCPA.
- Enforce security protocols to protect sensitive data and ensure responsible AI usage.
- Stay up to date with the latest advancements in AI/ML technologies, frameworks, and methodologies, driving innovation in data-driven solutions.
- Identify opportunities to leverage emerging AI trends, such as deep learning, NLP, or computer vision, to address business needs.
- May need to work outside of normal work hours supporting 24/7 operations (i.e., evenings and weekends).
- Performs other duties and tasks as assigned.
- Review invoices and approve them if the work meets contractual standards.
- Address performance issues with the contractor when possible.
- Escalate issues to other parties as needed.
- Abide by MTA attendance expectations and requirements by attending regularly and reliably.
- Provide technical advice to project teams and mentor less experienced staff to foster talent development.
- Observing the work performed by the contractor.
- Education: Bachelor's degree and a minimum of 8 years of relevant experience. An equivalent combination of education and experience may be considered in lieu of a degree.
- Certification(s): Requires at least one certification in the current platform/domain/technical skill. Possible certifications could be, but are not limited to:
TOGAF (The Open Group Architecture Framework)
SAS Certified Data Scientist
Certified Information Management Professional (CIMP)
AWS Certified Machine Learning - Specialty
Certified Data Management Professional (CDMP)
Google Professional Machine Learning Engineer
IBM Certified Data Architect - Big Data
Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
Oracle Certified Professional, Oracle Database Architect
AWS Certified Solutions Architect
Cloudera Certified Data Professional (CCDP)
Google Professional Cloud Architect
Databricks Certified Data Engineer Associate
Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert
Oracle Data Management and Modeling
Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
CIMP Data Modeling
Amazon Web Services (AWS) Certified Big Data - Specialty
Dataversity's Data Modeling Certified Professional (DMCP)
IBM Certified Data Engineer
Technical Skills
- Experience working with Enterprise Architecture
- Experience in the ML/AI domain
- Adept in Python, Data Science, Data Engineering & MLOPS
- Adept in cloud architecture and development
- Adept in cloud operation & management
- Adept in virtualization and cloud platforms.
- Adept in cloud services (e.g., analytics).
- Adept in cloud computing, cloud solutions, cloud automation, cloud services (e.g., analytics).
- Adept in analyzing storage needs, performance tuning, and capacity planning
- Adept in Disaster Recovery principles and tools, including complex recovery environments and comprehensive risk assessments.
- Adept in computing services management
- Adept in data services management
- Adept in software development
- Adept in computer science.
- Adept in Databricks, PySpark , Python, R, and AWS components such as EventBridge , Lambda, etc.
- Adept in RESTful API design and implementation
- Adept in Web framework like Fast API/Tornado/Flask, etc.
- Adept in designing MLOps platforms and architecting big data systems on GCP cloud.
- Adept in designing post-deployment model management framework, e.g., model monitoring tools, workflows for feature drift, error analysis of models
- Adept in designing CI/CD pipelines (Jenkins) for the deployment of Data Engineering and ML jobs workflow.
- Adept in orchestration frameworks like Airflow, Cloud Composer, DataProc Serverless for PySpark jobs, etc.
- Adept in DMBoK
- Data Science knowledge and familiarity with ML libraries such as Pandas, Scikit, TensorFlow, xgboost , time series frameworks like prophet/or equivalent frameworks
- Knowledge of design patterns and architecture, data science, and machine learning best practices
- Working knowledge of ML frameworks, such as Vertex, Kubeflow, MLflow , CloudRun, etc.
- Hands-on design and coding is required, review code, refactor if necessary, and play a hands-on role in coding critical areas yourself
- Experience with relational databases like Big Query, cloud environments, and a good understanding of optimizing storage cost/query cost while designing data engineering workflows
- Good knowledge of Kubernetes, container technologies, Docker registries, and applying them in the context of machine learning systems.
- In-depth understanding of Google Cloud ecosystem for Data Engineering & MLOps - Cloud Composer, Dataproc , serverless, BigQuery, Cloud Run, Vertex, vertex pipelines, GKE.
- Languages & Frameworks: Python, PySpark , SQL, RESTful API development ( FastAPI , Flask, Tornado).
- ML & AI: Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, XGBoost , Prophet (or equivalent), MLflow , Kubeflow, Vertex AI, CloudRun .
- Data Engineering : Airflow, Cloud Composer, DataProc Serverless, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory, Azure Databricks, Power BI, Azure Machine Learning, Cosmos DB, Azure DevOps, Data Lake Storage, Azure Purview
- Cloud Platforms: Strong experience in GCP (Vertex, GKE, DataProc , Cloud Composer), familiarity with AWS ( EventBridge , Lambda), Microsoft Azure (AI Foundry).
- Orchestration & Automation: Airflow, Jenkins CI/CD, containerization (Docker, Kubernetes).
- MLOps : Model deployment, monitoring, feature drift detection, error analysis workflows.
- Databases: Big Query, relational and NoSQL data stores, SQL Server, Oracle, DB2
- Best Practices: Design patterns, cloud cost optimization, secure coding, and architecture principles.
- Advanced in establishing and maintaining effective working relationships with employees at all levels within the organization, and with both internal and external customers.
- Advanced in interpersonal, verbal, and written communication skills, with the ability to effectively collaborate with both technical and non-technical peers.
- Advanced in communicating effectively, both orally and in writing, to interact with team members, customers, management, and support personnel (technical and non-technical)
- Adept in identifying and analyzing risks and developing effective mitigation strategies.
- Adept in critical thinking, problem-solving, and decision-making skills.
- Adept in active listening, attention to detail, customer service, prioritization, and problem-solving skills.
- Adept in hands-on experience with related tools.
- Adept in working independently and strategically.
- Adept technical knowledge and diverse skillset to understand various technologies, systems, and potential risks.
- Adept in managing multiple projects simultaneously and prioritizing tasks based on urgency and impact.
- Adept at working under pressure and meeting deadlines individually and collaboratively. Thinks logically, assesses problems, and is results-oriented.
- Adept in identifying complex business and technology risks and associated vulnerabilities.
Competencies
Core Competency
Proficiency Level
Competency Definition
Cultivates Innovation
Adept
Creating new and better ways for the organization to be successful
Customer Focus
Adept
Building strong customer relationships and delivering customer-centric solutions
Communicates Effectively
Expert
Developing and delivering multi-mode communications that convey a clear understanding of the unique needs of different audiences
Tech Savvy
Advanced
Anticipating and adopting innovations in business-building digital
and technology applications
Technical Skills
Advanced
Specialized knowledge and expertise on tools, programs, domains, platforms, and products used for specific tasks
Values Diversity
Advanced
Recognizing the value that different perspectives and cultures bring to an organization
Other Information
Pursuant to the New York State Public Officers Law & the MTA Code of Ethics, all employees who hold a policymaking position must file an Annual Statement of Financial Disclosure (FDS) with the NYS Commission on Ethics and Lobbying in Government (the "Commission").
Equal Employment Opportunity
MTA and its subsidiary and affiliated agencies are Equal Opportunity Employers, including with respect to veteran status and individuals with disabilities.
The MTA encourages qualified applicants from diverse backgrounds, experiences, and abilities, including military service members, to apply.
In Summary: The Advanced Data and AI Architect is responsible for designing and implementing advanced, scalable data and AI solutions that support the MTA's business operations and strategic decision-making . The MTA IT Strategy & Architecture is centrally responsible for providing a full range of Information and Operational Technology services to the MTA agencies and administrative units .
En Español: Identificación de trabajo: En el caso de los Estados miembros
Unidad de negocios: Cuartel general de la MTA
Localización: Nueva York, Estados Unidos
Regular / Temporal: Regular
Departamento: Estrategia de TI/arquitecto
Fecha de publicación: 18 de febrero de 2026
Descripción
Título del trabajo:
Arquitecto de datos avanzados y IA (P)
Rango de salario:
$152.215 - $179.664
DEPT/DIV:
Estrategia y arquitectura de TI MTA
Supervisor:
Director Senior de Arquitectura de Información y Datos Empresariales (P)
Ubicación:
Varios / 2 Broadway , Nueva York, NY 10004
Horas de trabajo:
9:00 am - 17:30 pm (7,5 horas/día) o según sea necesario
Este puesto es elegible para telework, que en la actualidad es de 2 días por semana.
Apertura
La Metropolitan Transportation Authority es la red de transporte más grande de América del Norte, que sirve a una población de 15.3 millones de personas en un área de viaje de 5.000 millas cuadradas que rodea Nueva York City, Long Island, el sureste del estado de Nueva York y Connecticut.
Sobre nosotros
La red de transporte MTA tiene un sistema e infraestructura muy grande para las finanzas, los negocios, el tren automatizado, el transporte, la energía y la seguridad física.
El equipo Enterprise Strategy & Architecture (ESA), parte del Departamento de TI MTA, es responsable de guiar y alinear las estrategias tecnológicas en toda la organización.
Resumen
El Arquitecto de Datos Avanzados y Inteligencia Artificial es responsable del diseño e implementación de soluciones avanzadas, escalables de datos y IA que respalden las operaciones comerciales y la toma de decisiones estratégicas de MTA. Este papel requiere una profunda experiencia en arquitectura de datos, aprendizaje automático y tecnologías de nube, con un fuerte enfoque en la arquitectura técnica, el diseño de solución y el desarrollo práctico a través de los dominios de ingeniería de información, ciencia de información y MLOps.
Responsabilidades
- Diseñar e implementar datos seguros, escalables y rentables, analíticas y arquitecturas de IA/ML para apoyar las iniciativas Data and AI.
- Transponer los requisitos de la solución en diseños técnicos detallados e implementar sistemas de alta calidad y listos para su producción.
- Participar en procesos de revisión arquitectónica para garantizar que las soluciones se alineen con la estrategia de datos empresariales, los estándares técnicos y las mejores prácticas de MTA.
- Construir y mantener tuberías de datos, modelos analíticos de datos y flujos de trabajo ML utilizando tecnologías modernas nativas en la nube.
- Contribuir activamente a los esfuerzos de desarrollo, codificación en Python, PySpark y tecnologías relacionadas; revisar, refactorizar y optimizar el código para la eficiencia en rendimiento, escalabilidad y mantenimiento.
- Desarrollar flujos de trabajo de los MLOps, incluidas las líneas CI/CD, la implementación de modelos, el monitoreo de modelos y estrategias de reentrenamiento.
- Construir e implementar marcos de integración de datos, API y flujos de trabajo de orquestación para apoyar iniciativas basadas en IA/ML.
- Asegurar que todos los diseños de soluciones cumplan con las políticas de gobernanza de datos, protocolos de seguridad de datos y requisitos regulatorios y de conformidad pertinentes.
- Optimiza continuamente los costos de almacenamiento, computación y operación a través de la ingeniería de datos y las cargas de trabajo AI.
- Colaborar estrechamente con ingenieros de datos, científicos de datos y arquitectos en la nube para ofrecer soluciones integrales que impulsen el valor del negocio.
- Colaborar con equipos interfuncionales para identificar y priorizar las oportunidades de IA que brinden el mayor impacto empresarial.
- Educar a los equipos y partes interesadas sobre las aplicaciones prácticas de la IA y el aprendizaje automático dentro de la organización.
- Implementar modelos de IA y soluciones de datos con un fuerte enfoque en la privacidad, seguridad y cumplimiento de regulaciones como GDPR y CCPA.
- Hacer cumplir los protocolos de seguridad para proteger datos sensibles y garantizar el uso responsable de la IA.
- Mantenerse al día con los últimos avances en tecnologías, marcos y metodologías de IA/ML, impulsando la innovación en soluciones basadas en datos.
- Identificar oportunidades para aprovechar las tendencias emergentes de IA, como el aprendizaje profundo, la PNL o la visión por computadora, para abordar las necesidades empresariales.
- Puede necesitar trabajar fuera del horario normal de trabajo para apoyar las operaciones 24/7 (es decir, por la noche y los fines de semana).
- Realiza otras funciones y tareas asignadas.
- Revisar las facturas y aprobarlas si el trabajo cumple con los estándares contractuales.
- Resolver los problemas de rendimiento con el contratista cuando sea posible.
- Escala los problemas a otras partes según sea necesario.
- Cumplir con las expectativas y requisitos de asistencia al MTA asistiendo regularmente y confiablemente.
- Proporcionar asesoramiento técnico a los equipos de proyectos y asesorar al personal menos experimentado para fomentar el desarrollo del talento.
- Observación del trabajo realizado por el contratista.
- Educación: Licenciatura y un mínimo de 8 años de experiencia relevante.
- Certificación (s): Requiere al menos una certificación en la plataforma/dominio/habilidad técnica actual.
TOGAF (El marco abierto de la arquitectura del grupo)
Científico de datos certificado SAS
Profesional certificado en gestión de la información (CIMP)
Aprendizaje automático certificado por AWS - Especialidad
Profesional certificado en gestión de datos (CDMP)
Ingeniero profesional de aprendizaje automático de Google
Arquitecto de datos certificado por IBM - Big Data
Certificado por Microsoft: Ingeniero asociado de IA en Azure
Profesional certificado de Oracle, arquitecto de base de datos de Oracle
Arquitecto de soluciones certificadas AWS
Profesional Certificado de Datos Cloudera (CCDP)
Arquitecto profesional en la nube de Google
Ingeniero asociado de datos certificado en Databricks
Certificado por Microsoft: experto en arquitectos de soluciones Azure
Gestión y modelado de datos Oracle
Certificado por Microsoft: Ingeniero asociado de datos en Azure
Modelado de datos CIMP
Amazon Web Services (AWS) Certificado de Big Data - Especialidad
Profesional certificado en modelado de datos (DMCP) de Dataversity
Ingeniero de datos certificado por IBM
Habilidades técnicas
- Experiencia en el trabajo con la arquitectura empresarial
- Experiencia en el ámbito ML/AI
- Es experto en Python, Ciencia de Datos, Ingeniería de datos y MLOPS
- Experto en arquitectura y desarrollo de la nube
- Experto en operaciones y gestión de la nube
- Adepto en virtualización y plataformas de nube.
- Experto en servicios de nube (por ejemplo, análisis).
- Experto en computación en la nube, soluciones en la cloud, automatización de las nubes y servicios en el cloud (por ejemplo, análisis).
- Adeptos para analizar las necesidades de almacenamiento, ajustar el rendimiento y planificar la capacidad
- Adeptos en los principios y herramientas de recuperación ante desastres, incluidos entornos complejos de recuperación y evaluaciones integrales del riesgo.
- Adeptos en la gestión de servicios informáticos
- Experto en la gestión de los servicios de datos
- Adepto en el desarrollo de software
- Es un experto en informática.
- Adepto en los componentes de Databricks, PySpark , Python, R y AWS como EventBridge , Lambda, etc.
- Adeptos en el diseño e implementación de API RESTful
- Adepto en el marco web como API rápida/Tornado/Flask, etc.
- Es experto en el diseño de plataformas MLOps y la arquitectura de sistemas big data en la nube GCP.
- Adeptos en el diseño de un marco para la gestión del modelo posterior a su implementación, por ejemplo, herramientas de monitoreo de modelos, flujos de trabajo para la deriva de características y análisis de errores de los modelos
- Es experto en el diseño de tuberías CI/CD (Jenkins) para la implementación del flujo de trabajo de ingeniería de datos y ML.
- Adepto en marcos de orquestación como Airflow, Cloud Composer, DataProc Serverless para trabajos PySpark, etc.
- Adepto en el DMBoK
- Conocimiento en Ciencia de Datos y familiaridad con las bibliotecas ML como Pandas, Scikit, TensorFlow, xgboost , marcos de series temporales como profetas/o marcos equivalentes
- Conocimiento de los patrones y arquitectura del diseño, la ciencia de datos y las mejores prácticas para el aprendizaje automático
- Conocimiento práctico de los marcos ML, como Vertex, Kubeflow, MLflow , CloudRun, etc.
- Se requiere diseño práctico y codificación, revisar el código, refactor si es necesario y desempeñar un papel práctico en la codificación de áreas críticas usted mismo
- Experiencia con bases de datos relacionales como Big Query, entornos en la nube y una buena comprensión de la optimización del costo de almacenamiento / coste de consulta al diseñar flujos de trabajo de ingeniería de datos
- Un buen conocimiento de Kubernetes, tecnologías de contenedores y registros Docker y su aplicación en el contexto de los sistemas de aprendizaje automático.
- Comprensión en profundidad del ecosistema de Google Cloud para Ingeniería y MLOps de Datos - Compositores de Nube, Dataproc , sin servidor, BigQuery, Cloud Run, Vertex, tuberías verticales, GKE.
- Lenguajes y marcos: Python, PySpark , SQL, desarrollo de API RESTful (FastAPI , Flask, Tornado).
- ML & AI: Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, XGBoost , Prophet (o equivalente), MLflow , Kubeflow, Vertex AI, CloudRun .
- Ingeniería de datos: Airflow, Cloud Composer, DataProc Serverless, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory, Azure Datbricks, Power BI, aprendizaje automático de Azure, Cosmos DB, Azure DevOps, almacenamiento del lago de datos, Azure Purview
- Plataformas en la nube: fuerte experiencia en GCP (Vertex, GKE, DataProc , Cloud Composer), familiaridad con AWS (EventBridge , Lambda), Microsoft Azure (AI Foundry).
- Orquestación y automatización: flujo de aire, Jenkins CI/CD, contenedores (Docker, Kubernetes).
- MLOps: Despliegue de modelos, monitoreo, detección de deriva de características, flujos de trabajo de análisis de errores.
- Las bases de datos: Big Query, almacenes de datos relacionales y NoSQL, SQL Server, Oracle, DB2
- Mejores prácticas: patrones de diseño, optimización de costes en la nube, codificación segura y principios arquitectónicos.
- Avanzado en el establecimiento y mantenimiento de relaciones laborales efectivas con los empleados a todos los niveles dentro de la organización, así como con clientes internos y externos.
- Avanzado en habilidades de comunicación interpersonal, verbal y escrita, con la capacidad de colaborar eficazmente tanto con pares técnicos como no técnicos.
- Avanzado en la comunicación efectiva, tanto oral como por escrito, para interactuar con los miembros del equipo, clientes, personal de gestión y apoyo (técnico y no técnico)
- Adeptos en la identificación y análisis de riesgos y el desarrollo de estrategias eficaces para mitigarlos.
- Adeptos en el pensamiento crítico, la resolución de problemas y habilidades para tomar decisiones.
- Adeptos en la escucha activa, atención a los detalles, servicio al cliente, prioridad y habilidades para resolver problemas.
- Adeptos en experiencia práctica con herramientas relacionadas.
- Adeptos para trabajar de forma independiente y estratégica.
- Aprender conocimientos técnicos y habilidades diversas para comprender las diferentes tecnologías, sistemas y riesgos potenciales.
- Adeptos para gestionar múltiples proyectos simultáneamente y priorizar las tareas en función de la urgencia e impacto.
- Es hábil para trabajar bajo presión y cumplir con los plazos de forma individual y colaborativa.
- Adeptos en la identificación de riesgos empresariales y tecnológicos complejos y vulnerabilidades asociadas.
Competencias
Competencia central
Nivel de competencia
Definición de competencia
Cultiva la innovación
Adepto
Crear nuevas y mejores formas para que la organización tenga éxito
Enfoque en el cliente
Adepto
Construir relaciones sólidas con los clientes y ofrecer soluciones centradas en ellos
Habla con eficacia
Experto
Desarrollar y ofrecer comunicaciones multimodales que transmitan una comprensión clara de las necesidades únicas de diferentes públicos
Tecnológico Sabio
Avanzado
Anticipar y adoptar innovaciones digitales para la creación de negocios
y aplicaciones tecnológicas
Habilidades técnicas
Avanzado
Conocimiento y experiencia especializados en herramientas, programas, dominios, plataformas y productos utilizados para tareas específicas
Los valores la diversidad
Avanzado
Reconociendo el valor que las diferentes perspectivas y culturas aportan a una organización
Otras informaciones
De acuerdo con la Ley de Oficiales Públicos del Estado de Nueva York y el Código Ético MTA, todos los empleados que ocupan un puesto en política deben presentar una Declaración Anual de Divulgación Financiera (FDS) a la Comisión de Ética y Lobbying en Gobierno de NYS ("la Comisión").
Igualdad de oportunidades laborales
MTA y sus filiales y agencias afiliadas son Empleadores de Igualdad de Oportunidades, incluso en lo que respecta al estatus de veterano e individuos con discapacidad.
La MTA alienta a los solicitantes calificados de diversos orígenes, experiencias y habilidades, incluidos miembros del servicio militar, a postularse.