A

Data Architect (Архитектор данных / DWH Architect)

Apex Bank — современный банк, который сочетает надежность, инновационные технологии и высокий уровень сервиса. Мы постоянно развиваемся, совершенствуем наши продукты и расширяем команду профессионалов.

apex bank

Зарплата не указанаУзбекистанТашкентОфис
Apex Bank — современный банк, который сочетает надежность, инновационные технологии и высокий уровень сервиса. Мы постоянно развиваемся, совершенствуем наши продукты и расширяем команду профессионалов.

В рамках развития Data Office мы ищем Data Architect (Архитектора данных), который возглавит проектирование корпоративного хранилища данных (DWH), сформирует архитектурные стандарты и обеспечит технологическую основу для автоматизации регуляторной отчётности Центрального банка Республики Узбекистан по 10 доменам данных.

Чем предстоит заниматься:
  • Разрабатывать целевую архитектуру корпоративного хранилища данных (DWH), включая слои Staging, Core (ODS/DDS) и Data Marts.
  • Участвовать в выборе платформы DWH (Oracle, PostgreSQL/Greenplum, MS SQL и другие MPP-решения), проводить техническую оценку предложений поставщиков.
  • Проектировать корпоративную модель данных на концептуальном, логическом и физическом уровнях по 10 доменам данных.
  • Разрабатывать модели витрин данных для автоматизации регуляторной отчётности Центрального банка, определять соответствие между источниками и целевыми структурами данных (Source-to-Target Mapping).
  • Определять архитектурные стандарты: правила именования, ведение метаданных, Data Lineage, версионирование и требования к качеству данных.
  • Выявлять недостающие атрибуты в АБС и совместно с IT-подразделениями формировать технические требования по устранению выявленных пробелов (GAP).
  • Проводить техническую экспертизу архитектурных решений, контролировать качество реализации со стороны Data Engineer и системного аналитика.
Мы ищем человека, который:
  • Имеет высшее образование в области информационных технологий, математики, экономической кибернетики или смежных дисциплин.
  • Обладает опытом работы в области архитектуры данных или DWH не менее 5 лет, в том числе от 2 лет в роли архитектора или технического лидера.
  • Имеет практический опыт реализации хотя бы одного проекта по созданию корпоративного хранилища данных с нуля.
  • Глубоко владеет хотя бы одним подходом к моделированию данных: Kimball, Inmon или Data Vault 2.0.
  • Обладает экспертным уровнем SQL: умеет разрабатывать сложные запросы, оптимизировать их и анализировать планы выполнения.
  • Имеет глубокий опыт работы хотя бы с одной корпоративной СУБД или MPP-платформой: Oracle, PostgreSQL/Greenplum или MS SQL.
  • Понимает принципы построения ETL/ELT-процессов и оркестрации данных, имеет опыт работы с Airflow, Informatica или аналогичными инструментами.
  • Знает основы Data Governance, управления метаданными, Data Quality, MDM и Data Lineage.
  • Свободно владеет русским языком для работы с технической документацией и профессиональной коммуникации; владеет узбекским языком.

Будет преимуществом:

  • Опыт работы в банковской сфере, особенно с регуляторной отчётностью Центрального банка.
  • Знание структуры и принципов работы АБС.
  • Опыт работы с Erwin, PowerDesigner или Sparx Enterprise Architect.
  • Знакомство с on-premise Big Data-решениями: Arenadata, Hadoop, Kafka.
  • Знание английского языка на уровне чтения технической документации.
Мы предлагаем:
  • Работу в современном и динамично развивающемся банке.
  • Официальное трудоустройство.
  • Конкурентоспособную и своевременную заработную плату.
  • Комфортный офис и профессиональную команду.
  • Поддержку руководства и возможность влиять на ключевые технологические решения.
  • Участие в масштабном проекте по созданию корпоративного DWH и автоматизации банковской отчётности.
  • Возможности для профессионального и карьерного роста.
  • Корпоративную культуру, основанную на взаимном уважении, доверии и стремлении к совершенству.

Станьте частью команды Apex Bank! Если вы готовы проектировать архитектуру данных, внедрять современные подходы к управлению информацией и участвовать в реализации стратегического проекта банка, будем рады познакомиться с вами. Отправляйте своё резюме!

Похожие вакансии BI / DWH / ETL специалисты

hh.ru
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

Чем предстоит заниматься:

  • Стратегия и портфель: roadmap клиентских данных на 1–3 года в рамках стратегии данных банка
  • Управление бюджетом и приоритетами, ответ за измеримый бизнес-эффект каждой инициативы
  • Качество и мастер-данные: идентификация, нечеткий поиск, дедубликация, золотая запись
  • Верификация и актуализация через госисточники
  • Автоматический контроль качества (DQLA) и работа с источниками ошибок, а не с их последствиями
  • Интеграции и сервисы: единые API и событийный обмен с АБС ЦФТ, CRM, ДБО, кредитными конвейерами, карточными системами, DWH и Data Lake
  • Перевод потребителей на централизованные сервисы
  • Использование данных: доступность клиентских данных для CRM и CVM, маркетинга, рисков, антифрода, взыскания, аналитики
  • Подготовка к AI/ML-сценариям и персонализации
  • Развитие коммерческих сервисов на данных
  • Регуляторика: требования к клиентским данным в отчетности АСВ и БКИ (218-ФЗ), 152-ФЗ, 115-ФЗ
  • Управление согласиями, включая автоматический отзыв
  • Команды: руководство кросс-функциональными командами (разработка, анализ, архитектура, QA, DevOps), развитие тимлидов, продуктовая модель
  • Прозрачность результата для CDO и SMT

Что мы ждём:

  • Опыт руководства несколькими командами через тимлидов
  • Управление бюджетом и портфелем
  • Практический опыт развития MDM / Customer 360 в банке или сопоставимой компании с базой в миллионы клиентов
  • Глубокое понимание идентификации, дедубликации, золотой записи, DQ и DG.
  • Понимание архитектуры интеграций: API, микросервисы, брокеры сообщений, высоконагруженный обмен
  • Знание клиентского жизненного цикла в банке и регуляторных требований к клиентским данным
  • Умение считать и защищать бизнес-эффект перед финансами и бизнесом

hh.ru
ютревелми

Head of Analytics

ютревелми
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

О компании

YouTravel — самый крупный русскоязычный маркетплейс авторских туров.

Мы делаем путешествия доступными для всех: собираем вокруг себя лучшую аудиторию и помогаем путешественникам находить классные туры от независимых гидов.

Наша работа — это инфраструктура на стыке IT и Travel. С одной стороны, мы вдохновляем путешественников на новые открытия, с другой — даём независимым гидам и небольшим агентствам возможность получать клиентов по всему миру.

Мы молодой стартап с крепким духом. В непростой для туризма 2020 год мы выросли в 2 раза, в 2021 — в 3,5 раза. В 2022–2025 годах мы побили собственные рекорды по продажам, а в 2026/2027 продолжаем амбициозный рост.

Основной фокус роли

YouTravel.me устроен вокруг бизнес-юнитов по звеньям воронки: Спрос, Реализация, Предложение. Продукт, разработка и аналитика — общие функции, люди из них работают внутри юнитов. Решения в юнитах принимаются по данным каждый день, а продакты и руководители всё больше работают с данными сами через AI-агентов.

Ты — владелец аналитической функции компании. В ней три направления, и все три твои:

- Аналитика в связке с продуктом. Аналитики закреплены за юнитами и работают вместе с продактами: от гипотезы до посчитанного эффекта. Ты строишь этот процесс, нанимаешь и растишь людей и отвечаешь за качество выводов.
- Self-service для бизнеса и AI-агентов. Данные описаны и устроены так, что агенты получают их точно и делают верные выводы, а бизнес сам отвечает на свои вопросы без аналитика.
- Дата-инжиниринг. Собственная платформа данных, надёжная и с контролем качества, на которой стоят оба направления выше.

В подчинении аналитики, работающие в юнитах, дата-инженерия и подрядчики аналитики. Хранилище и пайплайны — в зоне аналитики.

Ключевые обязанности

1. Продуктовая аналитика в юнитах

- Выстроить модель работы аналитика с продактом: discovery, приоритизация, оценка гипотез до старта, дизайн эксперимента, пост-анализ и эффект в деньгах.
- Закрепить процесс с Head of Product как стандарт: когда подключается аналитик, что получает продакт, как результат влияет на решение.
- Распределять аналитиков по юнитам в рамках квот, следить за загрузкой.
- Держать единое ремесло: методы, критерии валидности, дизайн и чтение экспериментов, ревью выводов.
- Вести собственную повестку функции: разбор показателей юнитов и точки роста.

2. Self-service для бизнеса и AI-агентов

- Построить семантический слой: словарь метрик, определения, способ расчёта, витрины с описаниями для агентов.
- Измерять точность агентов: эталонный набор вопросов, регулярная проверка, разбор ошибок, доработка описаний.
- Сделать так, чтобы бизнес сам получал ответы через агентов, дашборды и витрины.
- Определять доступные данные в self-service и обучать бизнес работе с данными.

3. Дата-инжиниринг и качество данных

- Развивать платформу: S3, ClickHouse, Airflow, коннекторы; надёжность, производительность, стоимость.
- Развивать архитектуру хранилища и модель данных, управлять дата-долгом.
- Выстроить контроль качества: алерты на полноту, свежесть, расхождения; процесс реагирования на инциденты.
- Отвечать за корректность данных во всех системах, включая источники других команд; ставить задачи владельцам, следить за сроками, эскалировать.
- Задавать стандарт событий и проверять изменения схем до релиза.
- Оставаться hands-on: SQL, Python, DAG.

Полномочия

- Ставить задачи разработке и продукту на исправление источников данных и инструментирования. Внутри нормы ёмкости под дата-долг приоритет решаешь сам, сверх нормы — через ИД, решение в течение рабочего дня.
- Решать, как считается метрика. Исключение — метрики из целей и бонусов, их валидирует CFO.
- Останавливать изменение схемы событий, если оно ломает метрики (по закрытому списку оснований).

Управление бюджетом

- Планирование ФОТ аналитики под план волны, контроль расхода по статье и удержание в лимите.
- Бюджет платформы данных, BI и AI-инструментов по месяцам: как расходуется, на чём экономим, что закрываем. Расход по потребителям.
- Инструменты, лицензии и внешние данные — внутри своей статьи до согласованного порога.
- Стоимость аналитической инициативы считается до старта и попадает в план статьи.

Найм

- Структура функции: продуктовые аналитики в юнитах и дата-инженерия.
- Найм аналитиков и дата-инженеров, оффер в утверждённой вилке. Планка для продуктового аналитика: понимает бизнес юнита и умеет работать в паре с продактом.
- Грейды, performance-цикл, план развития каждого аналитика.
- Персональная планка: план исправления, испытательный срок, расставание.
- Выбор подрядчиков и приёмка их работы; замена штатных сотрудников на внешних, если это эффективнее.

Требования

Hard skills (обязательные)

- От 5 лет в аналитике, из них от 2 лет руководство командой. Маркетплейс, e-commerce или travel.
- Опыт построения продуктовой аналитики, где аналитики встроены в продуктовые команды: модель работы с продактами, эксперименты, оценка эффекта.
- Продуктовая и маркетинговая аналитика: воронки, юнит-экономика, атрибуция, A/B и оценка эффекта без A/B.
- Опыт построения self-service аналитики: словарь метрик, семантический слой, витрины для бизнес-пользователей.
- Сам строил хранилище и пайплайны: ClickHouse или другое колоночное хранилище, Airflow, S3. Может сам поднять и починить DAG или коннектор.
- Практический опыт контроля качества данных: тесты, алерты, разборы инцидентов, работа с источниками других команд.
- SQL и Python на уровне, достаточном для ревью кода команды.
- Умение говорить с бизнесом в терминах денег и решений.

Soft skills (обязательные): 🟡

- Отвечает за результат целиком, включая зоны на стыке с другими командами. Проактивен.
- Партнёр для продакта и руководителя юнита, а не исполнитель запросов.
- Открыто и рано сообщает о рисках.
- Играющий тренер: ведёт людей и сам делает сложную часть.
- Пишет коротко и понятно, вывод на первой строке.

Будет плюсом

- Опыт работы LLM-агентов с данными: описания данных для моделей, text-to-SQL, оценка точности ответов.
- dbt, metrics layer (dbt Semantic Layer, Cube или аналоги).
- Данные CRM (Planfix, amoCRM, Bitrix).
- 152-ФЗ в аналитике: обезличивание, хранение, доступы.

Языки / софт / инструменты

SQL, Python, Airflow, Metabase, AI-инструменты (Claude Code).

Стек компании: S3, ClickHouse, Airflow, Metabase; события — собственный сбор событий и Яндекс.Метрика; CRM — Planfix.

KPI / Результаты (Success metrics)

Business KPI

- Доля продуктовых инициатив с оценкой эффекта до старта и посчитанным результатом после — ≥ целевого.
- Количество гипотез аналитики, взятых юнитами в работу, — ≥ целевого в месяц.
- Доверие бизнеса к данным: квартальная оценка руководителей юнитов и продактов — ≥ целевого.

Self-service KPI

- Точность ответов AI-агентов на эталонном наборе вопросов — ≥ целевого.
- Доля вопросов бизнеса, закрытых без аналитика (агенты, дашборды, витрины), — ≥ целевого.
- Покрытие ключевых метрик словарём и описаниями — 100%.

Data KPI

- Доступность BI и пайплайнов — ≥ целевого (SLA).
- Время обнаружения проблемы с данными — ≤ целевого; время исправления — ≤ целевого.
- Покрытие ключевых метрик контролем качества — 100%.
- Стоимость платформы данных — в пределах бюджета.

Влияние на P&L

- Продуктовые решения с посчитанным эффектом → рост GMV и меньше разработки впустую.
- Self-service через агентов → быстрее решения в юнитах, аналитики заняты исследованиями, а не выгрузками.
- Раннее обнаружение аномалий → снижение потерь выручки.
- Оптимизация стоимости платформы данных → снижение расходов.

О нас

YouTravel — маркетплейс авторских туров и один из топ-5 проектов 500 Startups.
Аккредитованная IT-компания.

Другие площадки
лига цифровой экономики
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

О компании и команде

Сейчас мы в поиске Разработчика BI для работы над крупным банковским проектом по внедрению полного цикла управления данными

Твои задачи:

  • Разрабатывать и поддерживать интерактивные дашборды и отчёты

  • Визуализировать данные для бизнес-пользователей

  • Работать с большими объёмами данных, оптимизировать запросы

  • Настраивать и поддерживать BI-инфраструктуру

  • Взаимодействовать с заказчиками для уточнения требований

Что мы ждем от тебя:

  • Коммерческий опыт разработки дашбордов

  • Уверенное владение одним из BI-инструментов: Power BI, Tableau, Qlik, Superset, Metabase, Grafana и др.

  • Опыт написания сложных SQL-запросов

  • Понимание принципов построения отчётности и визуализации данных

  • Опыт работы с DWH

Будет плюсом:

  • Знание Python/Pandas для подготовки данных

  • Опыт настройки ETL/ELT

  • Знание DAX, M-языка, Calculated Fields

Что мы обеспечиваем:

  • Внутренние семинары, внутренние митапы, мы очень любим учиться новому

  • ДМС со стоматологией для сотрудников и скидку на покупку ДМС для ближайших членов семьи

  • Технику для комфортной работы

  • Сессии профессионального развития персонала, результатом которой является план индивидуального развития каждого сотрудника

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.