Обязанности: Опыт от 5 лет в проектировании, разработке и оптимизации корпоративных хранилищ данных (DWH), Data Lakes или Data Lakehouses. Полное понимание жизненного цикла данных: от приема (Ingestion) до сервиса (Serving). Архитектурное мышление и экспертиза: ▪️ Опыт выбора и обоснования архитектурных подходов (Кимболл, Инмон, DataVault 2.0, Anchor Modeling) для решения бизнес-задач.▪️ Способность проектировать масштабируемые, отказоустойчивые и легкоподдерживаемые решения с учетом объема, скорости и разнообразия данных(Volume, Velocity, Variety).▪️ Опыт проектирования и оптимизации витрин данных (Data Marts) дляконкретных бизнес-направлений (финансы, логистика). Экспертный уровень SQL и оптимизации: ▪️ Навыки написания и глубокой оптимизации сложнейших SQL-запросов,работающих с терабайтами данных.▪️ Опыт настройки партиционирования, индексов, материализованныхпредставлений, распределения данных в MPP-системах.▪️ Понимание принципов работы оптимизаторов запросов в различных СУБД. Опыт управления командой разработки (от 3 человек): ▪️ Формирование технического видения и Roadmap развития DWH.▪️ Постановка задач, декомпозиция эпиков, контроль выполнения (Code Review,оценка архитектурных решений).▪️ Проведение регулярных 1-to-1, наставничество, развитие hard и soft skillsсотрудников (Data Engineers, ETL-разработчиков, аналитиков данных). Глубокий опыт интеграции с разнородными источниками: ▪️ Прямая работа с системами-источниками: ERP, CRM, MDM-системы, логфайлы приложений.▪️ Проектирование стратегий загрузки данных: полное обновление,инкрементальная загрузка, CDC (Change Data Capture).▪️ Интеграция через API, шины данных (Kafka, RabbitMQ), файловые обмены. Работа с бизнес-заказчиками и аналитиками: ▪️ Умение переводить неструктурированные бизнес-требования (от финансовыхконтролеров, логистов) в технические спецификации и архитектурные решения.▪️ Участие в проектировании метрической модели бизнеса (KPI, агрегаты,семантика).▪️ Коммуникация сложных технических концепций нетехнической аудитории. Доменный опыт: Руководство проектами по построению DWH/Data Lake для финансовых (консолидация, управленческий учет, отчетность по МСФО) и/илилогистических (аналитика цепочки поставок, оптимизация запасов, трекинг) процессов. Требования: Опыт работы с современными облачными DWH-платформами: Snowflake, GoogleBigQuery, Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics. Знание принципов DataOps и Data Governance (управление метаданными, каталоги данных, безопасность, lineage). Практический опыт с инструментами оркестрации (Apache Airflow, Dagster),виртуализации данных (Dremio, Denodo) и ETL/ELT-фреймворками (dbt). Опыт внедрения и настройки систем мониторинга и алертинга для DWH-процессов. Знание одного из языков программирования для скриптинга и автоматизации(Python, Scala). Навыки управления бюджетом на инфраструктуру и лицензии.
Похожие вакансии