Архитектор данных в команду управления данными Operations

Ищем архитектор данных в г. Москва.Блок Operations самое сердце Райффайзен Банка. Именно здесь создается современный технологический слой ключевых банковских сервисов для всех сегментов продуктов и клиентов от платежей и заказа пластика до распределения наличных по банкоматам. Мы Operations Data Management Team. Наша миссия: создание инструментов, развитие дата-сервисов и внедрение процессов управления данными в целях повышения ценности аналитической платформы для наших клиентов внутри команды Operations. Наши зоны влияния и ответственности: разработка, внедрение и поддержка дата-сервисов; формирование и построение целевой архитектуры управления данными в домене; качество данных для отчетности и продвинутой аналитики данных домена; формирование инструментов для Near Real-Time аналитики стриминговых данных; внедрение практик MLOps для эффективного развертывания и поддержания ML-моделей домена Operations. Ищем в команду Архитектора данных для внедрения и развития процессов управления данными домена, а также создания практик, стандартов, инструментов и процессов контроля качества данных.Наш текущий основной стек: Hadoop, Postgres, Greenplum, Airflow, dbt, Spark, Python, Java, Trino, Docker, Kubernetes, Prometheus, Grafana, MLflow, Kubeflow, Gitlab. Что нужно делать развивать инструменты и процессы управления данными на уровне команды и домена; описывать стандарты, правила и best practices работы с данными, консультировать команды; анализировать требования и описывать изменения в архитектуре данных, инструментов и дата-сервисов; проектировать целевое состояние архитектуры данных и внедрять новые технологические решения и сервисы; налаживать конструктивные отношения со стейкхолдерами, аргументированно доказывать свою точку зрения; проектировать модели данных хранилищ и систем домена Operations; выступать в качестве заказчика для платформенных команд в целях развития общебанковских инструментов: Data Catalog, Data Quality Service, Streaming Data Platform, etc; разрабатывать и развивать систему и процессы контроля качества данных; выставлять задачи командам разработки, участвовать в планировании и оценке работ; проектировать end-to-end пайплайны по сбору и обработке данных: выбирать оптимальный формат, структуру хранения и архитектуру интеграционных решений; проводить анализ данных и архитектуры систем-источников и потребителей данных; развивать процессы и инструменты интеграции Near-Real Time платформы с системами-источниками и потребителями данных; узнавать много нового и активно развивать навыки по управлению данными. Ожидания от экспертизы и опыта работал с одной или несколькими Data-командами в роли архитектора данных или senior-специалиста (DWH Analyst, Data Engineer, etc); умеет проводить сбор, анализ, структурирование и формализацию требований к архитектуре; опыт выстраивания процессов управления данными (Data Governance, Data Quality, etc.); понимает принципы работы классических и MPP-СУБД, хранилищ и систем обработки данных; понимание современных методов, принципов и подходов к проектированию архитектуры; опыт работы со средствами моделирования данных; опыт разработки на SQL и/или Python/Java; знакомство с банковской предметной областью.Будет плюсом: понимание принципов и показателей контроля качества данных; понимание методологии моделирования Data Vault 2.0; опыт работы с Big Data-стеком (HDFS, Hive, S3); опыт работы с dbt, Airflow, Kafka, Trino, NiFi; опыт Apache Spark (Spark DataFrames, Spark SQL); опыт работы с контейнерными технологиями и оркестрацией: kubernetes, helm; знания и опыт CI/CD-практик и инструментов. Условия работу в банке с развитой культурой обратной связи; возможность предлагать и реализовывать качественные изменения, причем не только в своих продуктах; работу в структуре без строгой иерархии и по принципам Agile; помощь в развитии экспертизы со стороны профессиональных сообществ внутри банка; возможность работать из офиса или удаленно (главное договориться с командой); ДМС со стомато