Старший разработчик DWH

Обязанности:

• Развивать корпоративное хранилище данных на базе Microsoft on-premise стека;
• Проектировать, реализовывать и сопровождать ETL/ELT-процессы загрузки, трансформации и контроля качества данных;
• Поддерживать и развивать оркестрацию на SQL Server Agent JOBs, участвовать в подготовке к переходу на Airflow;
• Проектировать и развивать модели данных DWH, включая детальный слой, историзацию и витрины для аналитики и отчетности;
• Интегрировать данные из различных корпоративных систем и источников, обеспечивая целостность и устойчивость потоков;
• Оптимизировать SQL-код, процедуры, процессы загрузки и структуру хранения с учетом промышленных нагрузок;
• Работать в существующем процессе разработки с использованием GitLab, dev и test сред, участвовать в поставке изменений между контурами;
• Участвовать в code review, повышении качества релизного процесса, стандартизации разработки и сопровождения;
• Принимать участие в архитектурных решениях и предлагать улучшения по надежности, масштабируемости и сопровождаемости DWH-платформы.

Требования:

• Сильный практический опыт в разработке и развитии DWH / корпоративных хранилищ данных;
• Глубокое знание Microsoft SQL Server и опыт работы в on-premise ландшафте;
• Уверенный опыт построения ETL/ELT-процессов на базе SSIS или сопоставимых инструментов;
• Практический опыт работы с SQL Server Agent JOBs как инструментом промышленной оркестрации;
• Отличное знание SQL: сложные запросы, оконные функции, хранимые процедуры, оптимизация производительности;
• Понимание принципов построения DWH: загрузочный слой, детальный слой, витрины, историзация, Data Quality;
• Опыт интеграции данных из нескольких источников и построения устойчивых пайплайнов;
• Опыт работы с GitLab и понимание практик командной разработки: version control, merge request, code review, поставка изменений по контурам;
• Опыт работы в средах dev/test и понимание дисциплины релизного цикла;
• Самостоятельность, инженерная зрелость и способность принимать решения на уровне реализации и архитектуры.

Будет плюсом:

• Опыт или готовность участвовать в переходе с классической оркестрации на Airflow;
• Знание подходов к моделированию данных: Data Vault, Kimball, гибрид;
• Опыт работы с Python для автоматизации и обработки данных;
• Практика менторинга, code review и развития инженерных стандартов;
• Опыт работы в сложном корпоративном контуре с большим количеством интеграций и зависимостей.