DWH-инженер (Middle+ / Senior) (Python)

Мы ищем

Мы ищем DWH-инженера для развития и сопровождения корпоративного хранилища данных (DWH) и аналитических решений крупного банка-заказчика. Данные хранилища используются в управленческой, финансовой и операционной отчётности, а также в бизнес-аналитике.

Основная задача — проектировать и разрабатывать надёжные и производительные решения для интеграции, обработки, хранения и предоставления данных на стеке Microsoft SQL Server, а также обеспечивать их достоверность: технический контроль качества данных, сверки с исходными системами, документирование происхождения данных.

Мы ожидаем не только умения писать SQL-код, но и способности самостоятельно проектировать технические решения, разбираться в сложных структурах данных и бизнес-логике показателей, выявлять и устранять проблемы производительности и качества данных.

Вы будете работать в тесной связке с бизнес-аналитиками, BI-разработчиками, владельцами данных и информационных систем.

Итоговый грейд (Middle+ или Senior) и условия определяются по результатам технического собеседования.

Чем предстоит заниматься

• Разрабатывать и сопровождать компоненты DWH на базе Microsoft SQL Server: структуры хранения, таблицы, представления, хранимые процедуры и функции.
• Создавать и развивать аналитические витрины данных (Data Marts) для различных направлений бизнеса.
• Реализовывать правила преобразования, очистки, объединения и агрегирования данных на основании согласованных требований.
• Анализировать структуры и особенности исходных информационных систем; участвовать в развитии моделей хранения данных с учётом требований к производительности и архитектурных стандартов DWH.

• Разрабатывать и сопровождать процессы загрузки данных с использованием SQL Server Integration Services (SSIS) и T-SQL, включая полную и инкрементальную загрузку.
• Интегрировать данные из различных информационных систем банка.
• Обеспечивать корректную обработку изменений исходных данных, повторных загрузок и исключительных ситуаций; настраивать расписания и зависимости процессов загрузки.
• Реализовывать логирование, мониторинг, обработку ошибок и безопасный перезапуск процессов после сбоев.

• Разрабатывать и сопровождать модели SQL Server Analysis Services (SSAS) — Tabular и, при необходимости, Multidimensional: измерения, факты, связи, иерархии, расчётные показатели.
• Обеспечивать корректность и производительность моделей, используемых в BI-системах и аналитической отчётности.

• Реализовывать технические проверки полноты, корректности, уникальности, согласованности и своевременности данных.
• Выполнять сверки данных DWH с исходными системами; выявлять аномалии, дубли, пропуски и расхождения.
• Анализировать первопричины расхождений и устранять их совместно с владельцами данных и ответственными за исходные системы.
• Участвовать в определении пороговых значений качества данных и механизмов уведомления об отклонениях; фиксировать выявленные проблемы и принятые решения.

• Участвовать в разработке, внедрении и совершенствовании процессов Data Governance банка.
• Организовывать документирование ответственности за данные в разрезе бизнес-доменов, систем и наборов данных.
• Сопровождать реестр Data Owners и назначенных ответственных за сопровождение данных.
• Выявлять области с неопределённой или конфликтующей ответственностью и инициировать их согласование.
• Сопровождать реестр ключевых справочников и классификаторов, используемых в DWH; обеспечивать документирование их назначения, источников формирования и ответственных владельцев; контролировать актуальность, полноту и согласованность справочных данных.
• Формировать регулярную отчётность и показатели качества данных для руководства и владельцев данных.
• Участвовать в подготовке информации для внутренних проверок и аудита в части Data Governance и Data Quality.

• Анализировать и оптимизировать производительность SQL-запросов, процедур и процессов загрузки; выявлять узкие места в обработке и хранении данных.
• Обеспечивать стабильную работу DWH и аналитических решений, контролировать своевременность обновления данных.
• Предлагать и реализовывать технические улучшения архитектуры и процессов обработки данных.

• Участвовать в техническом анализе задач и оценке трудоёмкости; уточнять с аналитиками технические детали и проверять результаты реализации.
• Документировать схемы загрузки, зависимости между компонентами, логику преобразований и происхождение данных (Data Lineage); поддерживать описания витрин и полей в каталоге данных.
• Работать с системой контроля версий и в рамках установленных процессов управления изменениями; проводить техническое тестирование и участвовать в развёртывании изменений.
• Применять инструменты автоматизации и AI-assisted development для разработки, тестирования, анализа ошибок и подготовки документации — с соблюдением требований банка к информационной безопасности и конфиденциальности данных.

Мы ожидаем

• Практический опыт разработки решений на Microsoft SQL Server: сложные SQL-запросы, хранимые процедуры, представления и функции.
• Уверенное владение SQL и T-SQL, включая оконные функции, сложные соединения и агрегации.
• Опыт работы с корпоративными хранилищами данных, аналитическими базами данных или сопоставимыми системами обработки данных.
• Опыт разработки и сопровождения ETL/ELT-процессов. Практический опыт с SSIS — или готовность быстро освоить его на основе сопоставимого опыта с другим ETL-инструментом.
• Понимание архитектуры Microsoft SQL Server (индексирование, транзакции, выполнение запросов) и опыт диагностики и оптимизации производительности на больших объёмах данных.
• Понимание принципов проектирования DWH и аналитических моделей: факты и измерения, OLAP, жизненный цикл данных (источники → загрузка → трансформация → хранение → витрины → потребление).
• Знание основных измерений качества данных и практический опыт реализации проверок и сверок данных.
• Умение разбираться в бизнес-логике показателей и переводить согласованные требования в технические решения.
• Навыки технического документирования реализованных решений.
• Английский язык на уровне чтения технической документации.
• Самостоятельность в решении технических задач и умение доводить анализ проблем до первопричины.

Будет плюсом

• Практический опыт с SSAS Tabular и/или Multidimensional, знание DAX и/или MDX.
• Опыт работы с Power BI, Power BI Report Server или SSRS.
• Опыт проектирования витрин по схемам Star Schema / Snowflake Schema; знание Kimball, Data Vault или других подходов к моделированию DWH.
• Опыт работы с SQL Server Agent, SSIS Catalog (SSISDB), Visual Studio / SSDT.
• Знание Git и практик CI/CD.
• Python или PowerShell для автоматизации технических задач.
• Опыт в банковской или финансовой сфере: интеграция данных из АБС, CRM, карточного процессинга или бухгалтерских систем; финансовая, управленческая или регуляторная отчётность.
• Опыт сбора и формализации требований к данным непосредственно с бизнес-заказчиками: описание правил расчёта показателей, критерии приёмки, участие в пользовательской приёмке.
• Опыт ведения бизнес-глоссария и описаний показателей, согласования их определений между подразделениями.
• Опыт работы с инструментами Data Catalog, Data Quality и управления метаданными; опыт с MDM.
• Понимание ролевой модели доступа (RBAC) и принципов классификации данных; знакомство с DAMA-DMBOK.
• Опыт применения AI-инструментов в разработке, тестировании и документировании решений.

Мы предлагаем

• Официальное трудоустройство в соответствии с Трудовым кодексом РФ
• ГИБРИДНЫЙ формат работы с офисом в г. Москва
• Конкурентную заработную плату — итоговый уровень обсуждается индивидуально по результатам собеседования, с учётом опыта и квалификации кандидата

Почему эта роль интересна

• Полный цикл работы с данными: от исходных систем банка до витрин, OLAP-моделей и отчётности, на которую опирается руководство.
• Реальная зона ответственности: от ваших решений зависит достоверность финансовой и управленческой отчётности крупного банка.
• Возможность развиваться не только в разработке, но и в направлениях Data Quality и Data Governance.
• Использование AI-инструментов в ежедневной инженерной работе.