Обязанности:
Team Lead команды Data Quality Мы ищем технического лидера, который возглавит команду Data Quality и выстроит процессы обеспечения качества данных в масштабах всей дата-платформы. Вы будете отвечать как за развитие людей, так и за технологическую стратегию: фреймворки контроля качества, метрики, инциденты, SLA по данным. Чем предстоит заниматься Руководить командой DQ-инженеров (найм, развитие, 1:1, performance review, планирование загрузки) Развивать единый фреймворк проверок качества данных (freshness, completeness, accuracy, uniqueness, consistency, lineage) Внедрять и развивать инструменты DQ-стека: Great Expectations / Soda / dbt tests / собственные решения на Spark/Airflow Определять и поддерживать SLA / SLI / SLO по ключевым датасетам, выстраивать процесс работы с инцидентами и Data Incident Management Внедрять подходы Data Observability и Data Contracts между продьюсерами и консьюмерами данных Взаимодействовать со стейкхолдерами: дата-инженерами, аналитиками, ML-командами, бизнес-заказчиками, Data Governance Формировать roadmap команды, защищать его перед руководством, приоритизировать задачи Участвовать в архитектурных решениях по платформе данных с точки зрения качества и наблюдаемости Развивать культуру качества данных в компании: документация, обучение, ownership датасетов Что важно для нас Опыт работы с данными от 5 лет, из них от 1–2 лет в роли тимлида / техлида команды от 3 человек Уверенные знания SQL и Python, понимание принципов построения ETL/ELT-пайплайнов Практический опыт с современным стеком: Airflow, Spark, dbt, Kafka, объектные хранилища (S3), Data Warehouse (Snowflake / BigQuery / ClickHouse / Greenplum) Опыт внедрения DQ-инструментов (Great Expectations, Soda, Monte Carlo, dbt tests или аналогичных) в production Понимание методологий моделирования данных (Kimball, Data Vault, Anchor) и Data Contracts Опыт работы с метриками качества, построения дашбордов и алертинга Навыки управления: декомпозиция задач, планирование, ревью, развитие сотрудников, найм Умение коммуницировать с разными уровнями стейкхолдеров и аргументированно отстаивать технические решения Будет плюсом Опыт построения Data Catalog / Data Lineage решений (DataHub, Amundsen, OpenMetadata, Collibra) Знакомство с практиками Data Mesh и Data Governance Опыт работы в финтехе / e-commerce / телекоме (или другой регулируемой/высоконагруженной области) Опыт миграций между хранилищами и работа с большими объёмами данных (десятки ТБ+) Понимание ML-пайплайнов и специфики качества фич для моделей Что мы предлагаем Прямое влияние на качество данных, которыми пользуется вся компания Современный технологический стек и возможность его развивать Зрелую инженерную культуру: код-ревью, документация, инцидент-менеджмент Бюджет на обучение, конференции, литературу Гибкий формат работы (удалённо / гибрид / офис — уточнить) Конкурентную зарплату и систему бонусовПохожие вакансии