Тимлид DWH в Лавку

Мы создаём с нуля современное B2B-решение на базе мощной и масштабируемой аналитической платформы в облаке. Наша цель — создать единое, надёжное и высокопроизводительное хранилище данных (DWH), которое будет предоставлять бизнесу точные и своевременные метрики для принятия решений. Вы будете руководить ключевой технической командой из пяти специалистов (дата-инженеры и системные аналитики DWH). Команда отвечает за полный цикл работы с данными: от проектирования архитектуры и сбора требований до разработки ETL/ELT, обеспечения качества данных и их визуализации.

Какие задачи вас ждут

Управление командой
Вы будете планировать задачи, обучать сотрудников и следить за качеством и сроками работы.

Развитие DWH
Вам предстоит проектировать и развивать DWH — как с нуля, так и в рамках поддержки существующих решений. Разрабатывать и оптимизировать ETL/ELT-процессы, в том числе высоконагруженные пайплайны. Собирать и анализировать бизнес-требования, превращать их в технические решения и документацию.

Взаимодействие с коллегами
Вам предстоит быть связующим звеном между бизнесом и техническими командами, участвовать в Agile-процессах, планировать работу, проводить ретроспективы и улучшать рабочие процессы.

Мы ждем, что вы

• Имеете опыт работы 5+ лет в Data Engineering / DWH, включая 2+ года в роли системного или бизнес-аналитика
• Руководили командой от трёх человек: планировали, приоритизировали задачи, занимались менторством
• Проектировали и развивали DWH с нуля, поддерживали текущие решения
• Разрабатывали и оптимизировали высоконагруженные ETL/ELT-процессы
• Владеете Python и SQL на продвинутом уровне
• Понимаете архитектуры DWH (Kimball, Inmon, Data Vault), имеете опыт моделирования данных
• Работали с облачными платформами AWS, GCP, Azure и дата-сервисами Snowflake, BigQuery и другими
• Имеете опыт работы по Agile, Scrum или Kanban
• Умеете формализовывать бизнес-требования и писать техническую документацию
• Обладаете сильными коммуникационными навыками

Будет плюсом, если вы

• Работали с инструментами BigData: Spark, Hive, Hadoop
• Работали со стримингом данных: Kafka, Flink, Spark Streaming
• Знаете принципы data quality и тестирования ETL
• Имели опыт работы в B2B-проектах