Data Warehouse Architect
Компания ООО «Эковита» осуществляет подбор персонала для компании, работающей под брендом сoralсlub в г. Москва.
coral club · На сервисе с: 08.07.26 16:05
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"
Похожие вакансии BI / DWH / ETL специалисты
SQL Developer Wooppay
Местоположение: Караганда
Формат работы: Гибрид
Опубликована: ••••••••
Требования:
• Коммерческий опыт SQL-разработки
• Уверенное понимание реляционных БД, транзакций и блокировок
• Опыт работы с миграциями и Git
Контакт: ••••••••
•••••••• опубликована в ••••••••
Проект реализация DWH и BI в области противодействия мошенническим операциям.
Цель проекта: обеспечение целевых подразделений антифрода инструментами аналитики и подготовки принятия решений для задач предотвращения мошенничества.
ЧТО ВАС ЖДЕТ:
- Высокая автономность: вы будете исследовать и развивать сквозной процесс от множественных источников данных до форм представлений непосредственным пользователям.
- Разнообразие данных: для задач домена используются данные практически всех направлений внутри банка и много внешних специфичных данных.
- Передовой технологический стек и нетривиальные задачи: Графовая аналитика и Graf RAG; Feature Store с возможностью его переиспользования для in-line задач, интеграции результатов AI в бизнес аналитику и так далее.
- Влияние и бизнес-импакт: у нас высокий спрос на качественные данные как в аналитических задачах, так и в области машинного обучения.
СТЕК:
- Greenplum (GPDB)
- Data Vault 2.0
- Data Warehouse
- Data Architecture
- PowerDesigner
- SQL
- Data Modeling
- Banking Data Model
- General Ledger
- Data Governance
- MPP Database
- ETL Architecture
ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ:
- Принимать участие в проработке архитектуры ETL и интеграций аналитического хранилища данных (DWH);
- Проектировать и обеспечивать реализацию потоков ETL в соответствии с выбранной методологией;
- Управлять физической моделью данных корпоративного хранилища;
- Формировать стандарты в области данных и контролировать их соблюдение, обеспечивать историзацию и правила качества данных;
- Взаимодействовать с владельцами данных, бизнес и системными аналитиками;
- Оптимизировать архитектуру хранилища и обеспечивать ее масштабируемость;
- Готовить и согласовывать обязательную документацию.
НАШИ ОЖИДАНИЯ ОТ КАНДИДАТА:
- Опыт работы главным/ведущим инженером ETL/ELT от 3 лет;
- Глубокое понимание архитектуры корпоративных хранилищ данных;
- Практический опыт проектирования хранилищ с использованием Greenplum (GPDB), Postgres, Hadoop;
- Понимание архитектуры Greenplum: распределение, партиционирование, планы выполнения, оптимизация хранения и обработки больших объемов данных;
- Результативный опыт анализа проектных решений, моделей, ETL/ELT-процессов, BI-витрин и технической документации;
- Практический опыт работы с отечественными BI решениями;
- Отличное знание SQL и принципов оптимизации запросов в MPP-системах;
- Экспертиза и применение архитектурных паттернов загрузки, инкрементальности, CDC, дедупликации, историчности, отслеживаемости и разграничения доступа;
- Опыт в проектировании и применение Spark, Impala, Trino, Airflow, Java/Python в промышленном ландшафте данных;
- Понимание принципов CI/CD, работа с системами контроля версий;
- Уверенное владение инструментами проектирования:
- разработка физических моделей;
- управление репозиторием моделей;
- поддержка корпоративных стандартов моделирования.
БУДЕТ ПЛЮСОМ:
- Опыт работы с данными в антифрод-подразделении банка или фин. организации;
- Опыт проектирования CDM/LDM/PDM в крупных банках;
- Опыт построения Data Lake / Lakehouse совместно с DWH;
- Знание подходов Data Governance и Data Quality;
- Понимание принципов MDM;
- Опыт работы с StarRocks;
- Опыт работы с PXF;
- Знание Agile-подходов к разработке;
- Экспертиза в банковской предметной области. Вы должны хорошо ориентироваться в банковских данных и понимать структуру основных предметных областей.
ЧТО МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:
- Обучение за счет компании (посещение конференций, курсов, помощь в написании статей на Хабр и т.д.);
- Вертикальное и горизонтальное развитие: регулярные тренинги, вебинары, митапы;
- Забота о вашем здоровье: ДМС с первого месяца работы, куда входит стоматология;
- Прозрачный доход: оклад (по итогам интервью) + ежеквартальные премии по результатам KPI;
- Гибридный формат работы (2 дня офис, 3 дня удаленно) в Сколково;
- Дополнительные бонусы от Россельхозбанка для сотрудников группы компаний (Скидки на спортзалы, рестораны, маркетплейсы и т.д.).
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.