DWH Tech Lead

Обязанности:

• Проектирование и развитие архитектуры корпоративного хранилища данных (DWH), включая существующую схему на Microsoft-стеке (SQL Server, SSIS, SSAS, SSRS).
• Разработка и поддержка архитектуры BI-ландшафта компании (витрины, OLAP, интеграция с Power BI, Report Builder).
• Ведение и приоритизация backlog разработки DWH, организация архитектурных задач, ревью и миграций.
• Настройка транспортов данных из внешних систем:
  • Axapta;
  • 1С (БУХ, УТ, ЗУП);
  • JIRA;
  • OTRS;
  • Маркетплейсы;
  • интернет-магазины;
  • корпоративные каталоги.
• Разработка и поддержка ETL/ELT процессов (SSIS, T-SQL, Airflow/Spark для Lake House).
• Проектирование и создание витрин данных для BI-аналитики.
• Построение и развитие архитектуры CI/CD для DWH и BI-ландшафта:
  • Настройка процессов версионирования с использованием Git (branching strategy, code review, release pipeline).
  • Автоматизация сборок, миграций схем и деплоя ETL-пакетов (например, с использованием Azure DevOps, GitLab CI, TeamCity).
  • Поддержка CI/CD пайплайнов для обновления BI-отчетов и объектов аналитики.
• Документирование архитектуры, ELT/ETL-процессов, витрин и пайплайнов.
• Наставничество команды DWH разработки, контроль технического качества решений.

Требования:

• Опыт работы с архитектурой DWH на Microsoft-стеке (SQL Server, SSIS, SSAS, SSRS, Power BI) — от 5 лет.
• Опыт проектирования многослойных DWH (Staging → ODS → DDS → AGG → Data Marts → BI).
• Глубокое понимание ETL/ELT процессов, оптимизации SQL (T-SQL), SSIS, DAX/MDX.
• Опыт проектирования и поддержки архитектуры CI/CD для DWH и BI.
• Опыт работы с Git, понимание принципов версионирования ETL-скриптов, миграций, витрин.
• Знание архитектуры Data Lake House (S3, Spark, Gold/Platinum), опыт взаимодействия с объектными хранилищами.
• Опыт загрузки данных из ERP/CRM систем (Axapta, 1С и др.).
• Опыт ведения технического backlog и взаимодействия с кросс-функциональными командами.
• Опыт подготовки витрин.
• Знание современных подходов и основ data governance, и требований к качеству данных.

Будет плюсом:

• Опыт миграции или совместной работы DWH и Data Lake House.
• Опыт работы с Airflow (оркестрация data pipeline, мониторинг задач).
• Опыт работы с Azure DevOps, GitLab CI, TeamCity.
• Знание принципов инфраструктурного кода (IaC), контейнеризации (Docker, Kubernetes).
• Понимание Data Vault 2.0 и архитектурных паттернов интеграции данных.