Москва, Газетный переулок, 17
Метро: ТеатральнаяВ 2022 году Московской бирже исполнилось 30 лет.
Мы появились вместе с современной Россией и за эти годы с нуля создали рынок инвестиций. Сегодня миллионы людей и тысячи компаний доверяют нам и пользуются нашей инфраструктурой.
А еще мы активно развиваемся и давно вышли за рамки классического биржевого бизнеса.
В #moexteam уже больше 2200 человек: ИТ-специалисты и эксперты по развитию рынков, продуктовые и проектные менеджеры, финансисты и юристы, маклеры и многие другие. Мы разные, но всех нас объединяет общая цель – помочь людям и компаниям управлять деньгами, используя передовые технологии и знания.
В Департаменте по работе с данными открыта вакансия Архитектор данных
Чем предстоит заниматься:
Разработка архитектуры платформы данных: Проектирование слоев хранилища (Staging, ODS, DDS, Data Marts), выбор оптимальных технологий хранения под разные типы нагрузок
Моделирование текущей и альтернативных вариантов прикладной и технической архитектуры на разных уровнях
Интеграция систем: Проектирование контрактов данных между системами-источниками и хранилищем, обеспечение целостности данных при передаче.
Стратегия данных: Участие в формировании IT-ландшафта компании, выбор инструментов для стека данных
Архитектурный контроль: Code review критических участков, валидация архитектурных решений команд разработки, ведение архитектурной документации (например, в нотации C4 или UML)
Мы ожидаем от Вас:
Глубокое понимание теорий баз данных и принципов построения аналитических хранилищ. Знание методологий моделирования: «Звезда» (Star Schema), «Снежинка» (Snowflake), Data Vault 2.0, 3NF , Инмон/Кимбалл
Экспертное знание SQL (оптимизация сложных запросов, анализ планов выполнения, индексы, партиционирование)
Опыт работы с аналитическими MPP-системами (Greenplum, ClickHouse, Vertica, Teradata)
Опыт проектирования архитектуры витрин и конвейеров данных (Data Pipelines)
Знание паттернов интеграции: Batch processing, Stream processing, CDC, API-интеграции
Понимание принципов работы брокеров сообщений (Apache Kafka, RabbitMQ) и их роли в архитектуре данных
Опыт работы с оркестраторами и ETL-инструментами
Понимание процессов Data Governance, Data Quality и Master Data Management (MDM).
Опыт внедрения или работы с Data Catalog, общих принципов и целей Data Governance
Умение и готовность быстро погружаться в предметную область, исследовать структуру и состав данных, бизнес-требования
Умение разрабатывать технические стандарты: правила именования объектов, стандарты написания SQL-кода, регламенты доступа к данным.