Team Lead Data Practice

Мы ищем руководителя команды Data Practice к нашим партнерам, который будет отвечать за развитие и поддержку аналитической инфраструктуры проекта. Роль совмещает техническое лидерство и управление командой (дата-инженеры, аналитики, дата-сайентисты), обеспечивая создание витрин данных, корпоративной отчётности и внедрение AI/ML-решений. Должность подчиняется напрямую CTO и требует тесного взаимодействия с другими продуктовыми стримами проекта и смежными подразделениями.​​​​​​​

Обязанности:

• Руководство командой Data Practice;
• Планирование и контроль исполнения;
• Развитие аналитической инфраструктуры;
• Создание и поддержка актуальных витрин для бизнес-направлений;
• Организация установки, настройки и сопровождения баз данных (SQL, NoSQL);
• Организация отчётности и интерактивных дашбордов;
• Контроль качества и доступности данных для бизнес-пользователей;
• Внедрение AI/ML-решений;
• Участие в формировании стратегии развития Data Practice;
• Инициирование и оценка новых технологий/инструментов;
• Согласование ключевых инициатив с CTO, арх.комитетом и стейкхолдерами;
• Координирование интеграции решений команды данных с другими стримами проекта и продуктами холдинга;
• Сбор и уточнение требований к данным, SLA/SLI по данным и отчётности;
• Постановка задач на команду инфраструктуры и контроль их исполнения;
• Обеспечение соответствия решений общей продуктовой экосистеме.

Требования:

• Общий опыт работы с данными (инженерия, аналитика, хранилища) не менее 5 лет, и опыт руководства командой или проектом 1+ лет;
• Глубокое знание реляционных СУБД (PostgreSQL, MySQL или аналогичных) и принципов построения хранилищ данных;
• Практический опыт с колоночными СУБД (ClickHouse, SSAS);
• Знание и опыт с Spark (Streaming);
• Навыки программирования на Python (для обработки данных, скриптинга, ML);
• Понимание экосистемы .NET/C# (основной стек продуктовой разработки);
• Опыт построения ETL/ELT-пайплайнов;
• Знание и применение Airflow, Kafka, NiFi;
• Владение практиками Data Quality, мониторинг, алерты, трейсинг, CI/CD;
• Опыт построения хранилищ на базе S3\Minio, Ceph;
• Опыт с Iceberg и Parquet;
• Понимание принципов BI и опыт внедрения систем отчетности/визуализации данных через BI-инструменты (Power BI, Tableau, SuperSet);
• Знакомство с циклом разработки моделей машинного обучения;
• Опыт сотрудничества с data science-командами или внедрения ML-моделей в продукт будет преимуществом;
• Желателен опыт работы с инструментами MLOps (Kuberflow, MLFlow);
• Опыт управления небольшой командой или технического лидерства в проекте;
• Навыки планирования и распределения задач, проведение код-ревью/анализа решений;
• Умение ставить чёткие задачи и контролировать их выполнение;
• Способность формировать эффективные команды, выстраивать процессы и мотивировать сотрудников на достижение результата.

Условия:

• Формат работы - удаленный;

• ДМС (после 6 месяцев работы);

• Компенсация изучения английского языка до 50%;

• 4 day-off в год за счет компании;

• Компания поддерживает сотрудника в важные периоды жизни;

• Возможность развивать свои компетенции и применять знания на практике;

• Большая высококвалифицированная команда, к которой всегда можно обратиться за помощью.