Замоскворецкая линия метро Войковская
Чем предстоит заниматься:
- Хранилище. Завершить миграцию предметной области корпоративного бизнеса на новое хранилище: план переноса, сверка, вывод прежней платформы из эксплуатации. Развивать архитектуру домена в рамках принципов центральной платформы. Вести работу с системами-источниками: интеграции, договорённости с владельцами, отслеживание изменений.
- Витрины и отчётность. Создать и развивать систему витрин и дашбордов управленческой отчётности блока на базе хранилища. Работать с заказчиками — руководителями бизнес-направлений и финансов: собирать потребности, договариваться о единых определениях показателей, отвечать за достоверность и своевременность.
- Качество данных. Выстроить контроль качества в зоне ответственности: правила проверок, мониторинг, разбор инцидентов, устранение причин на стороне источников. Вести документацию по данным: модель домена, описания витрин и показателей.
- Команда. Планирование, приоритеты, постановка задач, ревью решений, развитие людей. Взаимодействие с центральной командой данных, командой вендора, ИТ и смежными направлениями.
Что мы ожидаем от кандидата:
-
SQL — уверенно: самостоятельно разбираться в данных, сверять результаты, объяснять расхождения.
-
Моделирование хранилищ — Data Vault 2.0, Anchor Modeling или другие современные многослойные подходы; практический опыт хотя бы в одном.
-
ETL / оркестрация — Apache Airflow или аналог.
-
Контроль версий — Git; Bitbucket будет плюсом.
-
BI — FineBI или любой современный инструмент (Power BI, Qlik, Tableau, Superset).
-
Техническая документация — умение формализовать требования и решения (BRD, FSD или близкие форматы).
-
Понимание банковского бизнеса с юридическими лицами.
-
Опыт в хранилищах данных от 4 лет.
-
Опыт руководства группой от 3 человек — либо роль заместителя руководителя или техлида, где вы отвечали за результат группы, а не только за свой участок.
Будет плюсом:
- Участие в миграции хранилища или переносе предметной области на новую платформу.
- Опыт выстраивания процессов Data Quality / Data Governance.
- Знакомство с концепциями Data Mesh, Data Fabric.
