Обязанности:
Data Project Manager (Data Platform)О роли: управление развитием и эксплуатацией внутренней дата-платформы — координация команд дата-инженеров, аналитиков и DevOps, планирование роадмапа, контроль сроков и качества поставки данных.Наш стек: Greenplum — MPP-хранилище / аналитический DWH. Kafka — шина событий и потоковая доставка данных. Spark / Flink — батч- и стриминговая обработка (разница между подходами). Airflow — оркестрация и расписание пайплайнов. S3 — объектное хранилище / data lake. Kubernetes — среда развёртывания и масштабирования сервисов платформы. Data Catalog — каталогизация, метаданные, lineage. ScyllaDB — низколатентное key-value / wide-column хранилище для горячих данных Чем предстоит заниматься: Управление проектами развития дата-платформы (от сбора требований до выкатки в прод): декомпозиция, оценка, планирование релизов. Организация командной работы по методу Kanban: визуализация потока задач на доске, управление WIP-лимитами, вытягивающая система (pull), оптимизация cycle time и throughput. Координация кросс-функциональных команд — дата-инженеры, платформенная команда (k8s), аналитики, владельцы данных. Ведение бэклога и приоритизация задач совместно со стейкхолдерами и владельцами продуктов. Контроль SLA по пайплайнам, доступности хранилищ и потоковой обработки. Управление рисками, зависимостями между командами и техническим долгом платформы. Бюджетирование инфраструктуры (хранилище S3, кластерные ресурсы k8s, лицензии) и контроль затрат. Внедрение и поддержка процессов data governance: каталогизация, качество данных, lineage, доступы. Регулярная отчётность по статусу проектов, метрикам и инцидентам для руководства. Мы ожидаем: Опыт управления техническими/IT-проектами от 2–3 лет, желательно в data-домене (DWH, BI, дата-платформы). Владение методом Kanban как основным подходом к управлению потоком задач (а также Scrum/Agile) и инструментами (Jira, Confluence или аналоги).По Kanban важно практическое понимание: - визуализация рабочего процесса и проектирование колонок под этапы дата-пайплайна; - WIP-лимиты и управление пропускной способностью команды; - метрики потока — cycle time, lead time, throughput, диаграмма Cumulative Flow; - выявление и устранение узких мест (bottlenecks) в потоке поставки; - принципы непрерывного потока и эволюционных изменений процесса. Понимание архитектуры современной дата-платформы и роли её компонентов на уровне, достаточном для содержательного диалога с инженерами. Опыт работы со стейкхолдерами разного уровня, сбор и формализация требований. Понимание базовых концепций: ETL/ELT, batch vs streaming, data quality, разница OLTP/OLAP. Навыки управления рисками, сроками и зависимостями в распределённых командах. Будет плюсом Сертификации по Kanban (например, Kanban Management Professional / KMP) или подтверждённый опыт внедрения Kanban в командах разработки/дата-инженерии. Технический бэкграунд (бывший аналитик / инженер / DBA) или понимание SQL. Опыт работы в проектах с высокими объёмами данных / highload. Знакомство с практиками data governance и регуляторными требованиями к данным. Опыт управления инфраструктурными затратами (FinOps). Английский язык для работы с документацией и вендорами.Похожие вакансии