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:

• руководить командой Data Practice
• планировать и контролировать исполнения
• развивать аналитическую инфраструктуру
• создавать и поддерживать актуальные витрины для бизнес-направлений
• организовывать установку, настройку и сопровождение баз данных (SQL, NoSQL)
• организовывать отчётность и интерактивные дашборды;
• контролировать качество и доступность данных для бизнес-пользователей
• внедрять AI/ML-решения
• участвовать в формировании стратегии развития Data Practice
• инициировать и оценивать новые технологии/инструменты
• согласовывать ключевые инициативы с CTO, арх.комитетом и стейкхолдерами
• координировать интеграции решений команды данных с другими стримами проекта и продуктами холдинга
• собирать и уточнять требования к данным, SLA/SLI по данным и отчётности
• ставить задачи на команду инфраструктуры и контролировать их исполнение
• обеспечивать соответствия решений общей продуктовой экосистеме

Требования:

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

Условия:

• 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.