Data Warehouse Architect

Навыки: PostgreSQL, Python, SQL, Oracle, ETL, DWH, ClickHouse, Greenplum, Apache Airflow. Специализации: Архитектор баз данных.

Компания ООО «Эковита» осуществляет подбор персонала для компании, работающей под брендом сoralсlub в г. Москва.

Уже более 25 лет компания coralclub занимается разработкой, изготовлением и продвижением комплексных решений для здоровья. Продукцию используют миллионы благодарных потребителей по всему миру.

За это время мы стали экспертами в концепции формирования здорового образа жизни и внедрении велнес-трендов. Об этом свидетельствуют миллионы благодарных потребителей по всему миру - и широкая география присутствия.

В связи с расширением мы находимся в поисках Data Warehouse Architect - играющего архитектора, который не только “руководит процессами”, а проектирует и отвечает за техническую архитектуру корпоративного DWH как единого источника правды для бизнеса. Роль включает hands-on: архитектурные решения, ревью моделей и SQL/ETL, запуск контуров загрузки, оптимизацию производительности и обеспечение надежности/управляемости данных.

Миссия:

Технически владеть корпоративным хранилищем данных:

• спроектировать и развивать слои DWH (Staging → Core → Data Marts);
• обеспечить корректную модель данных и целостность;
• построить витрины под ключевые направления бизнеса (продажи, финконтроль, поставки, маркетинг);
• обеспечить производительность и стабильную эксплуатацию;
• провести/поддержать миграции исторических данных из legacy при отключении систем - с гарантией полноты и сверки.

Что нужно делать

• Владеть и развивать DWH: архитектура, модель данных, контуры качества и целостности.
• Проектировать ETL/ELT и оркестрацию загрузок как основу для BI и аналитики (Airflow/DAG, idempotency, backfill).
• Строить витрины под бизнес-задачи: продажи, финконтроль, поставки, маркетинг (для аналитики и регулярной отчётности).
• Мигрировать 100% критических исторических данных из отключаемых/legacy систем - так, чтобы данные были доступны до развёртывания BI.
• Оптимизировать производительность в аналитических БД/MPP: план запросов, дистрибуция, партиционирование, диагностика skew.
• Проводить инженерные ревью: дизайн, SQL, пайплайны, схемы инкрементальных загрузок, тестирование данных.
• Держать SLA на доступность и свежесть данных; совместно с бизнесом формировать требования к данным.
• Управлять внедрениями с подрядчиками: техарх, приемка результатов, контроль качества

Требования:

• DWH архитектура и моделирование
• Проектирование DWH с нуля / крупная переработка.
• Понимание и практическое применение методологий:
• Data Vault 2.0
• Kimball (звезда/снежинка)
• Anchor Modeling
• Умение аргументировать выбор методологии под задачу.
• Аналитические БД / MPP
• Hands-on с аналитическими СУБД: Greenplum / Arenadata DB / ClickHouse.
• Плюс к классике: PostgreSQL / Oracle / MS SQL.
• Уверенное чтение планов запросов, знание про дистрибуцию, партиционирование, сжатие, data skew.
• ETL / ELT и оркестрация
• Airflow как основной инструмент: DAG, идемпотентность, backfill.
• Понимание ELT-подхода и dbt - сильный плюс.
• Опыт с CDC/инкрементом: обработка late-arriving, дублей, дедупликации.
• SQL экспертного уровня
• Сложные SQL-запросы, оконные функции, рекурсия.
• Способность заранее увидеть стоимость операций и потенциальные проблемы производительности.
• Инженерная зрелость
• Git, CI/CD для данных, тестирование данных (data tests).
• Понимание IaC, опыт с облаком и/или on-prem кластерами.
• Про качество данных

Мы относимся к Data Governance и Data Quality как к следствию правильно спроектированной архитектуры:

• Lineage и каталог данных (DataHub / OpenMetadata / аналоги).
• MDM как механизм управляемости справочников.
• Автоматизированные проверки качества в пайплайнах.
• Понимание data contracts между источниками и DWH.

Будет плюсом:

• dbt в продуктивной эксплуатации.
• Near-real-time/streaming: Kafka, Debezium.
• Понимание BI-инструментов как потребителя (Power BI / Tableau).
• Опыт в eCom/ритейле: заказы, поставки, остатки, омниканальность.
• Облачные DWH: Snowflake / BigQuery.
• Профильный опыт (ожидаем в резюме/кейсе)
• Запуск или серьезная переработка корпоративного DWH «под ключ».
• Миграция исторических данных из legacy-систем.
• Построение витрин для продаж, финконтроля, поставок, маркетинга.
• Работа с BI поверх DWH: совместные требования, приемка результата.

Условия:

• комфортабельный офис в пешей доступности от м. Фили/м. Парк Победы
• оформление по ТК РФ
• график: 5х2, с 09:00 до 18:00 / c 10:00 до 19:00 (гибрид)
• большие скидки на продукцию компании и компаний-партнёров
• семинары, тренинги, конференции внутри компании
• компенсация внешнего обучения
• ежеквартальные тимбилдинги за счет компании
• развитая корпоративная культура в компании, дружный и дружелюбный коллектив, политика "открытых дверей"