Руководитель команды (Корпоративная платформа данных)

Дата размещения вакансии: 18.06.2026
Работодатель: МАГНИТ, Розничная сеть
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Бумажный проезд 19с1
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

Мы развиваем Корпоративную платформу данных Magnit Tech - одну из крупнейших data-платформ в ритейле. Наша команда создает и развивает единое хранилище данных, обеспечивая бизнес надежными и масштабируемыми данными для аналитики, ML и цифровых продуктов.

Ищем лидера, который станет связующим звеном между бизнесом и технической командой, будет управлять портфелем задач, развивать людей и отвечать за успешную реализацию проектов на платформе данных.

Чем предстоит заниматься

  • Выстраивать эффективное взаимодействие с заказчиками, бизнес-подразделениями и ключевыми стейкхолдерами
  • Управлять портфелем инициатив направления: декомпозировать задачи, определять приоритеты, распределять работу внутри команды и контролировать сроки исполнения
  • Руководить командой системных аналитиков и инженеров данных, развивать сотрудников и отслеживать ключевые метрики эффективности (Cycle Time, Time-to-Market, производительность команды)
  • Участвовать в защите архитектурных решений и проектов перед заказчиками и руководством
  • Развивать существующие и проектировать новые структуры данных корпоративного хранилища
  • Обеспечивать качество реализации решений и соблюдение стандартов платформы данных

Наш технологический стек

S3, Apache Airflow, Apache Iceberg, Impala, Trino, ClickHouse

Мы ожидаем

  • Опыт работы в роли Тим лид команды DWH или Delivery Manager в Data-направлении от 2 лет
  • Опыт управления командами разработки, системного анализа или Data Engineering
  • Практический опыт проектирования и автоматизации сквозных бизнес-процессов
  • Понимание принципов построения корпоративных хранилищ данных и современных Data Platform
  • Умение эффективно выстраивать коммуникацию с бизнесом и техническими командами
  • Опыт управления сроками, рисками и приоритетами проектов

Будет преимуществом

  • Опыт работы с современными Lakehouse-архитектурами
  • Понимание принципов построения Data Lake
  • Опыт работы с распределенными вычислительными системами и Big Data