Москва, Долгоруковская улица, 7
Проектировать архитектуры данных — разрабатывать и поддерживать целевые архитектуры баз данных (OLTP, OLAP, Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse): модели данных, потоки интеграции, стандарты качества;
OLAP и многомерное моделирование — проектирование OLAP-кубов, витрин, схем «звезда» и «снежинка»; оптимизация агрегаций и партиционирования;
BI-платформа — стандарты и архитектура BI-слоя: семантические модели, метрики, KPI-фреймворк;
ETL / ELT и интеграция — проектирование пайплайнов загрузки и трансформации данных; Dat.ax, dbt, Apache Airflow, SSIS; контроль качества и data lineage;
Производительность и масштабируемость — профилирование запросов, оптимизация индексов, партиций, материализованных представлений; планирование ёмкости;
Безопасность и governance — политики доступа (RLS, CLS), маскирование, шифрование, 152-ФЗ / GDPR; каталог данных и глоссарий;
Стратегия и roadmap — формирование технологического roadmap, оценка и пилотирование новых технологий;
Менторство и стандарты — код-ревью, архитектурные ревью, обучение команды, документация best practices;
Проводить архитектурные комитеты и работать с внешними поставщиками - архитектурные ревью решений, предложенных поставщиками (по направлению данных и аналитики), организация архитектурных комитетов с коллегами из ИТ отдела.
Высшее техническое образование (информатика, математика, инженерия данных или смежное);
Знание английского языка (уровень не ниже Intermediate);
Более 7 лет опыта с реляционными Системами Управления Базами Данных (MS SQL Server (обязательно!), PostgreSQL, Oracle, MySQL);
Более 3 лет опыта проектирования корпоративных хранилищ данных и оперативной аналитической обработки данных (OLAP) — многомерный анализ больших объёмов данных для поддержки принятия бизнес-решений - (SSAS (обязательно!), ClickHouse, Druid, Vertica, Greenplum);
Глубокое знание SQL (Structured Query Language — «язык структурированных запросов для взаимодействия с реляционными базами данных»): оконные функции, обощенные табличные выражения (CTE), оптимизация планов выполнения;
Опыт проектирования и внедрения BI-платформ (Power BI, Tableau, Qlik Sense);
Опыт проектирования в Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse;
Навыки разработки процессов интеграции и трансформации данных (ETL/ELT) — извлечение данных из источников, их преобразование и загрузка в целевые системы хранения (Dat.ax, dbt, Airflow, SSIS));
Понимание методологий: Kimball, Inmon, Data Vault;
Опыт работы не менее чем с одной из следующих программных облачных платформ: AWS Redshift/Athena, Azure Synapse, GCP BigQuery);
Навыки документирования ИТ-архитектуры баз данных: описание структуры хранения данных, схем, моделей данных и их взаимосвязей (C4, ArchiMate);
Опыт с потоковой обработкой (Kafka, Flink, Spark Streaming).