Ожидаемые задачи для кандидата (ов):
1. Интеграция и синхронизация данных
-
Обеспечение интеграции с ИС «АЦК-Финансы».
-
Настройка механизмов импорта/экспорта данных и форматов обмена.
-
Автоматизация синхронизации нормативно-справочной информации (НСИ), в том числе при изменениях в законодательстве.
2. Разработка аналитических инструментов
-
Реализация гибких инструментов построения управленческой аналитики:
-
Поддержка региональных классификаторов Минфина Пермского края.
-
Многомерный анализ данных.
-
Возможность работы с историческими данными с 2019 года.
-
3. Проектирование дашбордов и интерфейсов
-
Разработка информационных панелей (дашбордов) с возможностью:
-
Настройки пользователем без участия разработчиков.
-
Встраивания в сторонние ресурсы.
-
Просмотра с мобильных устройств.
-
4. Обеспечение методологической единообразности
-
Внедрение единой методологии расчета аналитических показателей.
-
Снижение расхождений в данных между муниципальными образованиями.
5. Развитие и масштабирование системы
-
Поддержка неограниченного количества пользователей.
-
Обеспечение масштабируемости для подключения новых источников данных.
-
Участие в проектировании архитектуры ИТ-платформы системы.
Требования к кандидату:
Профессиональные навыки:
-
Опыт работы с BI-системами (Power BI, Qlik, Tableau и др.).
-
Знание принципов построения многомерной аналитики.
-
Опыт работы с базами данных (SQL, PostgreSQL, Oracle и др.).
-
Понимание интеграции информационных систем (REST API, XML, JSON, Web Services).
-
Навыки разработки ETL-процессов.
Будет плюсом:
-
Знание системы «АЦК-Финансы» или аналогичных решений.
-
Опыт работы в бюджетной сфере или с государственными ИС.
-
Навыки проектной работы в Agile/Scrum-командах.
Результаты, которые ожидаются от работы соискателя:
-
Разработанные и внедренные механизмы интеграции с ИС «АЦК-Финансы».
-
Созданные управленческие дашборды с учетом потребностей пользователей.
-
Реализованные алгоритмы расчета аналитических показателей.
-
Обновленная функциональность для загрузки, хранения и анализа исторических данных.
-
Гибкая и масштабируемая архитектура для дальнейшего развития.
