Руководитель платформы Data Lake

Руководитель платформы Data Lake О платформе Единый автоконвейер — SaaS-платформа для автоматизации кредитного конвейера в сегменте автолендинга, лизинга физлиц и МФО. Платформа работает в режиме multitenant: несколько банков-клиентов используют единую кодовую базу с индивидуальными конфигурациями. Data Lake является частью shared platform layer и аккумулирует данные со всех этапов конвейера и всех банков-тенантов. Именно здесь сосредоточен потенциал аналитики, оптимизации платформы и монетизации данных. Обязанности Продуктовое управление Data Lake Формирование и приоритизация продуктового бэклога платформы Data Lake исходя из бизнес-ценности (OKR/KPI). Выявление потребностей конечных пользователей (банки-партнёры, внутренние команды, автопроизводители) и трансляция в требования к данным. Управление SLA платформы: качество, доступность, актуальность данных. Определение и мониторинг adoption-метрик: использование данных бизнес-командами и партнёрами. Монетизация и стратегия Разработка и реализация стратегии монетизации данных: прямая продажа датасетов и аналитических отчётов; data-driven features в продуктах платформы; бенчмарки и инсайты для банков-партнёров и автопроизводителей. Построение roadmap Data Lake с измеримым ROI; выбор фокусных use cases. Связывание качества и доступности данных с бизнес-метриками: выручка, конверсия, TTCash, NPS. Взаимодействие со стейкхолдерами Уверенная коммуникация с C-level и нетехническими аудиториями; «перевод» между бизнесом и инженерами. Согласование приоритетов между несколькими заказчиками (банки-тенанты, внутренние операционные команды, продуктовая команда). Участие в проектных группах: разработка требований к данным, контроль их внедрения. Консультирование бизнес-подразделений по возможностям и ограничениям платформы. Управление командой и Data Governance Руководство кросс-функциональной командой: дата-инженеры, аналитики, DevOps. Выстраивание data governance: управление качеством данных, метаданными, политиками доступа. Постановка задач инженерной команде; участие в код-ревью требований и архитектурных решений. Требования Обязательно — Бизнес и стратегия Опыт управления дата-платформой или дата-продуктом как продуктом (бэклог, приоритизация, метрики adoption). Практика трансляции данных в бизнес-ценность: умение связать качество данных с выручкой, операционной эффективностью, NPS. Стратегическое мышление: построение roadmap, понимание рыночных трендов в области данных. Опыт монетизации данных или запуска data-продуктов — не только на уровне стратегии. Обязательно — Управление и лидерство Опыт управления кросс-функциональными командами (дата-инженеры, аналитики, DevOps). Опыт выстраивания data governance: качество данных, метаданные, политики доступа. Навыки stakeholder management: согласование приоритетов между несколькими заказчиками. Умение самостоятельно вести сложные проекты: планирование, управление приоритетами, контроль исполнения. Обязательно — Технический минимум Понимание архитектуры Data Lake: зоны хранения (raw / silver / gold), форматы (Parquet, Delta), оркестрация пайплайнов. Умение читать и обсуждать техническую документацию; постановка задач инженерной команде. Базовое понимание SQL и инструментов BI — достаточно для содержательного диалога с командой. Желательно Знание облачных платформ (Azure Data Lake / AWS S3 / GCP) на уровне архитектурных решений. Опыт с Data Mesh / Data Product подходами. FinOps-мышление: оптимизация cloud costs, понимание экономики платформы. Знание специфики автомобильной / автодилерской отрасли или финтех-кредитования. Практический опыт работы с Databricks, Apache Spark, dbt. Что мы ждём от нашего идеального кандидата Системный подход и умение работать с большими объёмами данных; хороший уровень time management. Умение выявлять и минимизировать риски; способность находить оптимальные решения с учётом баланса интересов бизнеса и платформы. Профессиональные навыки работы с требованиями и документацией, включая формулировки «с нуля», сильные аналитические способности. Открытость к новым идеям, ответственность за решения, проактивность в достижении результатов. Коммуникабельность: умение содержательно и понятно донести техническую информацию до бизнес-подразделений. Умение и желание работать как самостоятельно, так и в команде. Что мы предлагаем Работу над продуктом с реальным рыночным потенциалом: данные мультитенантной платформы — ценный актив для банков, автопроизводителей и партнёров. Роль, которая формируется «с чистого листа»: возможность самостоятельно выстроить Data Lake как продуктовое направление. Дружную команду с здоровой атмосферой и адекватным руководством, где ценится инициативность и желание развиваться. Комфортный режим работы, важен work-life balance. Регулярные тимбилдинги и обмен знаниями внутри команды и между смежными подразделениями.