Обязанности:
ФАУ НИА — оператор ФГИС Росаккредитации, занимающийся разработкой информационных систем, обработкой данных, научными исследованиями, издательской деятельностью и продвижением стандартов оценки соответствия.Мы развиваем экосистему работы с данными и ищем эксперта, который умеет превращать хаос legacy-структур в стройную архитектуру. Нам нужен человек, готовый погрузиться в недра ФГИС, восстановить скрытые связи и построить эффективные витрины данных для аналитиков и бизнеса. Если вы обладаете системным мышлением, любите порядок в данных и виртуозно владеете SQL — мы ждем вас в команде! Чем предстоит заниматься: 1. Проектирование архитектуры и моделирование: Проводить реверс-инжиниринг баз данных ФГИС и корпоративного DWH; Проектировать логические и физические модели данных (таблицы, связи, ключи); Разрабатывать наглядные ER-диаграммы (Crow’s Foot, IDEF1X, UML) и поддерживать их актуальность; Создавать карты маппинга (Source-to-Target) от «сырых» слоев до витрин. 2. Управление потоками данных (ETL/ELT): Проводить инвентаризацию и рефакторинг скриптов загрузки (SQL, Python, Bash, Airflow); Строить схемы движения данных (DFD) и фиксировать SLA потоков; Формировать детальный каталог (реестр) данных с правилами расчетов и бизнес-описаниями. 3. Создание витрин данных: Анализировать требования бизнес-заказчиков и проектировать оптимальные модели витрин; Реализовывать витрины на SQL, внедрять стратегии обновления (Incremental/Full refresh) и оптимизировать их производительность (индексы, партиционирование); Внедрять паттерны SCD (Slowly Changing Dimensions) типов 1 и 2. 4. Оркестрация и автоматизация: Разрабатывать и поддерживать графы (DAG) в Apache Airflow; Создавать воспроизводимые пайплайны данных (Staging, ODS, DDS, DM). Мы ожидаем от тебя: Глубокую экспертизу в СУБД: Уверенная работа с PostgreSQL, Oracle или MS SQL на уровне системных каталогов и профилирования запросов; SQL (Advanced): Свободное владение оконными функциями, CTE, сложными JOIN и конструкциями MERGE; Навыки моделирования: Понимание Dimensional Modeling (Кимбалл), схем «звезда»/«снежинка», нормализации и денормализации; Опыт с ETL/ELT и оркестрацией: Умение писать пайплайны на Python/SQL и настраивать задачи в Airflow (или аналогах); Инструментарий: Опыт работы с DBeaver, DataGrip, draw.io или профессиональными CASE-средствами (ER/Studio, PowerDesigner); Системный подход: Способность превратить сотни разрозненных таблиц в понятную и документированную структуру. Будет преимуществом: Опыт взаимодействия с государственными системами (ФНС, ЕГАИС, Честный ЗНАК, ГИС ЖКХ и др.); Знание современных подходов (dbt, Data Vault 2.0, Anchor Modeling); Опыт работы с Data Catalog (DataHub, OpenMetaData, Amundsen); Навыки автоматизации сбора метаданных на Python; Умение проводить нагрузочное тестирование пайплайнов и поиск «узких мест». Мы предлагаем: Работу в офисе класса "А" БЦ Павелецкая плаза (в шаговой доступности от метро) Официальное трудоустройство и полностью белая заработная плата График работы 5/2 с 09.00 до 18.00 (в пятницу до 17.30) Комфортный формат работы (офис на испытательном сроке, гибрид на основном) Конкурентный уровень дохода (обсуждается с успешным кандидатом по итогам интервью) Премии (ежемесячные, квартальные, годовые) ДМС, социальные и иные гарантии, предусмотренные ТК РФ Возможность самореализации в надежной и стабильной компании Будем очень рады видеть в своей команде активного, открытого, честного, ответственного и позитивного будущего коллегу. С нетерпением ждем отклик!Похожие вакансии
Data Engineer (Платформа данных)
Договорная
Москва. Станции метро: Павелецкая
RWB (Wildberries & Russ)