Data Governance Manager

Мы амбициозная и дружная IT-команда, создаём решения в области внедрения, трансформации и стратегического развития автоматизированных информационных систем и программных комплексов для международных проектов на рынке финансовых услуг.Разрабатываем инновационное программное обеспечение в сфере Fintech.Состоим в реестре аккредитованных ИТ-компаний. Приглашаем в нашу команду опытного Data Governance Manager, который станет частью нашего процесса создания и поддержки высоконагруженных и отказоустойчивых систем. Обязанности: Формирование требований для построения хранилища в рамках внедрения новой инфраструктуры для кредитного процесса (учётная система, кредитный конвейер, риск движок, CRM, модуль для взыскания), ведение проекта со стороны бизнес заказчика, тестирование и приёмка. Создание и контроль качества эталонного слоя данных (остатки, клиенты, заявки, продукты, источники данных). Организация хранения и использования персональных данных, обеспечение соблюдение регуляторных требований в отношении персональных данных (DPDP Act). Обеспечение единого подхода к использованию источников данных, чтобы между подразделениями (риски, финансы, продукты, маркетинг) не было противоречий при использовании данных. Организация структуры хранения данных по источникам, результатов ретротестов, пакетных запросов, обработка триггеров (преобразование в необходимые переменные). Создание инфраструктуры для feature store (поддержка Data Science) Администрирование/управление матрицей доступа к данным, включая ПД (кому какие, поддержка в актуальном состоянии). Мониторинг качества данных (в том числе разработка критериев качества данных) Создание и поддержание в актуальном состоянии документации о хранимых данных. Требуемый опыт и навыки: Хорошее знание SQL для запросов и анализа данных. Опыт с инструментами Data Governance (Informatica, Collibra, Alation), BI-системами (Qlik, Power BI) и СУБД (Microsoft SQL, PostgreSQL). Навыки профилирования данных, метаданных и контроля качества (DAMA, DCAM). Умение/опыт формулирования требований к моделям данных на основе бизнес-требований, регуляторных ограничений и принципов Data Governance. Понимание корпоративной архитектуры данных (OLTP-системы, хранилища данных, Data Lake / Lakehouse). Опыт анализа архитектуры данных с точки зрения Data Governance, качества данных и регуляторных требований. Умение читать, понимать и валидировать логические и физические модели данных. Опыт взаимодействия с архитекторами данных, data-engineers и DBA для обеспечения соответствия моделей данных принципам Data Governance. Эффективные навыки коммуникации: взаимодействие с бизнесом, стейкхолдерами, создание документации и презентаций. Высшее образование в IT, математике или смежных областях. Опыт работы аналитиком данных или в Data Management от 3 лет, включая проекты по каталогам данных, DWH и ETL-процессам. Английский на уровне Intermediate. Дополнительные преимущества: Знание Python для автоматизации, опыт аудита данных. Знание регуляторных требований в отношении данных (GDPR/ DPDP act) Понимание нормализованных транзакционных схем и аналитических моделей данных (звезда / снежинка). Умение определять и контролировать стандарты моделирования данных (наименование, типы данных, ключи, историчность). Мы предлагаем: Работу в дружной команде профессионалов, наставничество от ведущих специалистов на этапе вхождения в проект; Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы и возможность сделать вместе выдающийся продукт на мировом рынке Азии, Латинской Америки, Европы и СНГ; Практика и развитие своих компетенций, обсуждение плана индивидуального развития каждого сотрудника; Удаленная работа из любой точки мира; Официальное оформление в соответствии с ТК РФ; Конкурентная заработная плата и возможность масштабировать её в зависимости от выполняемых бизнес-задач; Стабильная оплата с учетом отражений всех выплат; Гибкое начало и окончание рабочего дня; С заботой о здоровье - ДМС (включая стоматологию) с первого рабочего дня. Просьба указывать ожидаемый уровень дохода, это ускорит время рассмотрения Вашего резюме.