Функциональный архитектор аналитики электронной коммерции (e-commerce)

Комус – ведущий производитель и комплексный поставщик товаров и услуг для бизнеса.

IT-ландшафт включает в себя собственные ЦОДы, мощности в облаках и 100 бизнес-приложений, 40 из которых – крупные.

Сегодня ИТ-подразделение Комус – это аккредитованная ИТ-компания, численностью свыше 900 сотрудников.

Мы реализуем амбициозную программу цифровой трансформации, и в нашей команде открыта вакансия функциональный архитектор аналитики электронной коммерции (e-commerce).

ПРЕДЛАГАЕМ

• Конкурентный доход (обсуждаем индивидуально)
• Официальное оформление по ТК РФ в аккредитованную ИТ-компанию
• Удаленный формат работы (гибкость и индивидуальный подход), график 5/2 с 9.00 до 18.00
• Удобную локацию – новый современный офис БЦ «Интеграл» в пешей доступности от ст. м. Авиамоторная
• Развитую офисную инфраструктуру: зоны с бесплатными напитками и снеками, корпоративный бесплатный фитнес-центр и игровые пространства
• ДМС
• Корпоративную программу лояльности и скидок (товары и услуги, развлечения, рестораны, спорт, отдых и многое другое)
• Абонементы в фитнес-клубы по специальным условиям
• Дополнительное премирование в рамках реферальной программы «Все в Комус»
• Корпоративное обучение и поддержка опытного наставника
• Возможности для развития и карьерного роста
• Драйвовые мероприятия и подарки к праздникам для сотрудников и их семей

ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ

• Проектировать целевую архитектуру хранилища данных под данные аналитики электронной коммерции (e-commerce), оценивать текущую модель, выявлять узкие места

• Определять стратегии партиционирования, кластеризации, сжатия и очистки данных с учётом объёмов и шаблонов доступа; контролировать качество данных на уровне архитектуры

• Оценивать новые хранилища по мере роста: когда объём данных или новые источники требуют изменения хранилища или всей платформы

• Выстраивать каркас (фреймворк) разработки и стандартов

• Заниматься наставничеством и рецензированием архитектурно значимых задач команды, контролировать соблюдение стандартов

ДЛЯ НАС ВАЖНЫ

• Умение объяснить инженерам, почему нужно перестроить конвейер сборки (пайплайн)

• Способность донести архитектурное решение так, чтобы команда поняла не только «что делать», но и «почему так»

• Способность оценить, когда текущее хранилище перестаёт отвечать потребностям, и инициировать переход

• 5+ лет опыта в архитектуре или инженерии (data engineering) данных, из которых 2+ года в роли архитектора или технического лидера хранилища

• Опыт самостоятельного проектирования или значительной перестройки хранилища данных (не только поддержки существующего)

• Опыт миграции между хранилищами или платформами – с пониманием рисков и подходов к параллельной эксплуатации

• Опыт руководства командой инженеров: от 3 человек, включая рецензирование кода (code review), наставничество, декомпозицию архитектурных задач

• Глубокое понимание архитектуры хранилища (staging → DDS / Data Vault → витрины / marts), знание сильных и слабых сторон каждого подхода

• Опыт проектирования реляционных моделей (Kimball, Data Vault 2.0, Inmon), а также приветствуется опыт работы с Data Lakehouse-подходами

• Понимание, когда какой подход применим: Kimball для аналитических витрин, Data Vault для аудируемости и масштабируемости источников, lakehouse – для неструктурированных и полуструктурированных данных

• Опыт работы минимум с двумя DWH-платформами для сравнения (например, Greenplum, ClickHouse, PostgreSQL + колоночные расширения, Snowflake, BigQuery, Synapse и др.)

• Знание SQL на продвинутом уровне: оконные функции, CTE, оптимизация запросов, понимание планов выполнения (explain plan / EXPLAIN ANALYZE)

• Знание Python: библиотеки обработки данных Pandas/Polars, Numpу, библиотеки обработки больших данных (например, dask). Понимание работы со Spark

• Опыт работы с оркестраторами конвейеров сборки (пайплайнов): Airflow, Dagster, Prefect, инструментами трансформации (dbt), системами версионирования

• Будет преимуществом знание подходов к интеграции данных: CDC (Change Data Capture), batch-загрузка, стриминг (Kafka, Kinesis), SCD Type 1/2/3

• Понимание доменной модели электронной коммерции (e-commerce): заказы, корзины, клики/просмотры, справочники товаров, склады, доставки, возвраты, воронки и атрибуции

• Опыт работы с типичными источниками электронной коммерции (e-commerce): системы заказов и работы с клиентами (CRM), веб-аналитика (Google Analytics / Яндекс Метрика), платёжные системы, ERP/WMS, маркетплейсы

• Опыт проектирования хранилища под рост объёмов данных (от терабайтов): партиционирование, материализация vs. view, pre-aggregation, денормализация под витрины

• Понимание cost-модели хранилища: как биллинг зависит от объёма хранимых данных, сканируемых данных, вычислительных ресурсов – и как оптимизировать расходы

• Опыт построения CI/CD для данных: автоматическое тестирование конвейеров данных (пайплайнов), data quality checks, schema drift detection

• Будет преимуществом знание принципов DataOps / Data Governance: lineage, каталогизация данных, управление доступом (RBAC), маскирование чувствительных данных