Разработчик data-продуктов (DWH / Архитектура данных)
Описание
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. Что для нас важно: 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. Что мы предлагаем: 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