Руководитель группы разработки хранилища данных

Обязанности:

• Опыт от 5 лет в проектировании, разработке и оптимизации корпоративных хранилищ данных (DWH), Data Lakes или Data Lakehouses. Полное понимание жизненного цикла данных: от приема (Ingestion) до сервиса (Serving).

• Архитектурное мышление и экспертиза:

  ▪️ Опыт выбора и обоснования архитектурных подходов (Кимболл, Инмон, Data
  Vault 2.0, Anchor Modeling) для решения бизнес-задач.
  ▪️ Способность проектировать масштабируемые, отказоустойчивые и легко
  поддерживаемые решения с учетом объема, скорости и разнообразия данных
  (Volume, Velocity, Variety).
  ▪️ Опыт проектирования и оптимизации витрин данных (Data Marts) для
  конкретных бизнес-направлений (финансы, логистика).

• Экспертный уровень SQL и оптимизации:

  ▪️ Навыки написания и глубокой оптимизации сложнейших SQL-запросов,
  работающих с терабайтами данных.
  ▪️ Опыт настройки партиционирования, индексов, материализованных
  представлений, распределения данных в MPP-системах.
  ▪️ Понимание принципов работы оптимизаторов запросов в различных СУБД.

• Опыт управления командой разработки (от 3 человек):

  ▪️ Формирование технического видения и Roadmap развития DWH.
  ▪️ Постановка задач, декомпозиция эпиков, контроль выполнения (Code Review,
  оценка архитектурных решений).
  ▪️ Проведение регулярных 1-to-1, наставничество, развитие hard и soft skills
  сотрудников (Data Engineers, ETL-разработчиков, аналитиков данных).

• Глубокий опыт интеграции с разнородными источниками:

  ▪️ Прямая работа с системами-источниками: ERP, CRM, MDM-системы, логфайлы приложений.
  ▪️ Проектирование стратегий загрузки данных: полное обновление,
  инкрементальная загрузка, CDC (Change Data Capture).
  ▪️ Интеграция через API, шины данных (Kafka, RabbitMQ), файловые обмены.

• Работа с бизнес-заказчиками и аналитиками:

  ▪️ Умение переводить неструктурированные бизнес-требования (от финансовых
  контролеров, логистов) в технические спецификации и архитектурные решения.
  ▪️ Участие в проектировании метрической модели бизнеса (KPI, агрегаты,
  семантика).
  ▪️ Коммуникация сложных технических концепций нетехнической аудитории.

• Доменный опыт: Руководство проектами по построению DWH/Data Lake для

  финансовых (консолидация, управленческий учет, отчетность по МСФО) и/или
  логистических (аналитика цепочки поставок, оптимизация запасов, трекинг) процессов.

Требования:

• Опыт работы с современными облачными DWH-платформами: Snowflake, Google
  BigQuery, Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics.
• Знание принципов DataOps и Data Governance (управление метаданными, каталоги данных, безопасность, lineage).
• Практический опыт с инструментами оркестрации (Apache Airflow, Dagster),
  виртуализации данных (Dremio, Denodo) и ETL/ELT-фреймворками (dbt).
• Опыт внедрения и настройки систем мониторинга и алертинга для DWH-процессов.
• Знание одного из языков программирования для скриптинга и автоматизации
  (Python, Scala).
• Навыки управления бюджетом на инфраструктуру и лицензии.