Data Quality Engineer

Портал поставщиков Wildberries — это ключевое направление, объединяющее все сервисы для продавцов: от личного кабинета и управления товарами до аналитики и финансов. Мы работаем с огромными объемами данных: 1+ млн поставщиков, 90+ млн товарных карточек и ежедневный оборот в 5 млрд рублей. В существующей команде Data Quality открывается позиция для работы над проектом ценообразования, где предстоит обеспечивать надежность критически важных данных в одной из самых значимых систем компании.

Обязанности

• Разработка методологии мониторинга качества данных (QA, DQ metrics, дашборды, алерты) для проекта Ценообразование.
• Анализ систем на выявление потенциальных багов.
• Участие в улучшение качества системы совместно с QA, DQ, DEV, DE.
• Автоматизация проверок данных, в том числе их интеграция в пайплайны.
• Анализ инцидентов с данными и координация их исправления.

Требования

• Знание методологий тестирования.
• Знание различных подходов к тестированию (особенно в исследовательском).
• Участие в управлении процессом тестирования.
• Опыт владения полным тестовым циклом — от анализа требований до релиза и регресс-тестирования.
• Способность формировать и поддерживать процессы тестирования в команде.
• Поддерживать и улучшать тестовое покрытие, анализировать дефекты и ошибки.
• Опыт работы в ручном функциональном тестировании не менее 4-х лет, веб-приложений не менее 2-х лет;
• Опыт работы с данными, знание SQL.
• Знание Data Governance (метаданные, lineage, stewardship).
• Будет преимуществом
• Опыт в Data Quality / Data Observability
• Опыт работы с оркестраторами.
• Знание Data Contracts / Data Mesh.
• Понимание DWH, Data Lakes и их особенностей.
• Опыт с Sodа (или с Great Expectations, Deequ/PyDeequ, dbt testing).
• Опыт построения моделей детектирования аномалий (статистика, ML, Data Drift, adversarial validation и др).
• Опыт работы и администрирования Openmetadata