Разработчик data-продуктов (DWH / Архитектура данных)

Ключевые задачи:

• Проектирование и развитие архитектуры корпоративного хранилища данных (DWH) по слоям: ODS, DDS, BDS, DM.
• Разработка и оптимизация ETL/ELT-процессов, миграция с SSIS на Airflow.
• Проектирование и поддержка семантического слоя: SSAS (Tabular), подготовка источников для Power BI.
• Обеспечение использования единых мастер-данных и ручных справочников: валидация структуры справочников при их проектировании, последующая интеграция c DWH, контроль дальнейшего использования.
• Контроль работы подрядчика: код-ревью, проверка соответствия стандартам разработки, архитектурный надзор, приёмка выполненных работ.
• Работа с инцидентами (3 линия сопровождения)
• Разработка стандартов, регламентов и внедрение best practices по проектированию DWH, ETL, моделей данных и витрин.
• Контроль за наполнением каталога данных по разработанным продуктам: описание источников, моделей данных, витрин, метаданных, lineage.
• Оптимизация производительности SQL-запросов, ETL-процессов, SSAS-моделей и отчётов Power BI.
• Участие в планировании задач, декомпозиции требований от бизнес-заказчиков.
• Контроль ведения технической документации: схемы данных, описание процессов, инструкции.
• Участие в миграции на новый технологический стек: проектирование целевой архитектуры платформы данных, выбор инструментов, планирование миграции.

• Опыт проектирования и разработки DWH от 3 лет.
• Глубокое знание MS SQL Server: сложный T-SQL, оптимизация запросов, индексы, партиционирование, хранимые процедуры.
• Уверенное владение SSIS (разработка пакетов, обработка ошибок, производительность) или аналогичными ETL-инструментами.
• Опыт работы с Apache Airflow: проектирование DAG, написание Python-операторов, мониторинг и отладка.
• Опыт работы с SSAS (Tabular и/или Multidimensional), глубокое понимание DAX/MDX, оптимизация моделей.
• Опыт разработки датасетов и семантического слоя для Power BI: RLS, меры, расчётные таблицы, производительность.
• Понимание архитектурных паттернов DWH (звезда, снежинка, Data Vault, многослойная архитектура) и современных подходов к построению платформ данных (DWH/Lakehouse/Data Mesh).
• Опыт проведения код-ревью, контроля качества разработки, работы с подрядчиками.
• Знание Git, основ CI/CD для аналитических решений.
• Навыки написания технической документации и умение отстаивать архитектурные решения.
• Навыки коммуникации с бизнес-заказчиками и внешними командами.
• Системное мышление и внимание к деталям при проектировании архитектуры.

Будет плюсом:

• Опыт участия в проектах миграции DWH или аналитических платформ на новые технологии.
• Опыт администрирования Airflow, настройка CI/CD для DAG.
• Знание Python для автоматизации и обработки данных.
• Понимание принципов Data Governance, управления качеством данных, каталогизации.
• Самостоятельность в принятии архитектурных решений и ответственность за их качество.

• Гибридный формат работы (3/2)
• Годовой бонус
• Компенсация питания; корпоративная мобильная связь
• ДМС (в том числе на несовершеннолетних детей)
• Работа с современным стэком
• Прекрасная команда профессионалов
• Скидки у партнеров, гибкие льготы