Senior Staff Engineer, Enterprise Data Platform

О роли

Архитектура и стратегия

• Определять и развивать архитектуру данных, включая governance, инженерию и моделирование данных, Databricks lakehouse в Azure и GCP.
• Преобразовывать бизнес- и технические цели в масштабируемые, устойчивые решения.
• Поддерживать архитектурные дорожные карты, стандарты и рамки принятия решений.
• Согласовывать работу архитекторов, бизнес-аналитиков, инженеров данных и аналитических команд.

Инженерия и поставка платформы

• Создавать и поддерживать Databricks Lakehouse на Delta Lake, Iceberg или аналогичных технологиях.
• Проектировать ELT/ETL-конвейеры с Spark, Python, SQL, Scala и облачными компонентами, включая Fivetran, Databricks, Snowflake и BigQuery.
• Загружать данные из ERP, CRM, IoT и сторонних API.
• Руководить созданием надежных, повторно используемых и автоматизированных потоков данных в Azure и GCP.

Управление данными и качество

• Внедрять управление данными, lineage, метаданные и контроль доступа.
• Совместно с Data Stewards и Governance Analysts каталогизировать домены, определять сущности и обеспечивать соответствие SOX.
• Развивать применение Atlan и Unity Catalog для метаданных, качества и stewardship.
• Разрабатывать ERD, размерные модели и модели 3NF, а также канонические представления данных.
• Определять и поддерживать data products, сквозные потоки данных, lineage, доступ и каталог данных.

Взаимодействие и лидерство

• Проверять проектные решения и давать инженерным командам архитектурные рекомендации.
• Наставлять технических сотрудников, развивая лучшие практики и непрерывное улучшение.
• Вместе с DevOps внедрять CI/CD, контроль версий и автоматизацию сред на протяжении жизненного цикла данных.
• Повышать надежность, масштабируемость, производительность и экономическую эффективность платформы.

Обязательные квалификации

• Не менее 9 лет практического опыта в архитектуре данных, инженерии и поставке аналитики.
• Опыт создания современных облачных платформ данных на AWS, Azure или GCP и глубокое знание lakehouse, например Databricks или Fabric.
• Знание Python, SQL, Spark и фреймворков оркестрации.
• Опыт с ETL/ELT-инструментами, включая примеры Informatica, Talend или Fivetran, и с Docker или Kubernetes.
• Сильный опыт моделирования данных: ERD, star/snowflake и канонические модели.
• Знакомство с REST API, GraphQL и event-driven design.
• Опыт интеграции AI/ML и GenAI в платформы данных.

Предпочтительные квалификации

• 15 и более лет опыта и опыт архитектуры решений для крупномасштабных инициатив в сфере данных.
• Опыт работы с Power BI, Tableau или Looker.
• Понимание Master Data Management, профилирования, очистки и обогащения данных.
• Знакомство с DataOps и DevOps, CI/CD и автоматизацией платформ.
• Сильные аналитические навыки, решение проблем и ясная коммуникация с технической и бизнес-аудиторией.
• Знание высокотехнологичных доменов, таких как инженерия, продажи, финансы, цепочки поставок или полупроводниковые операции, будет плюсом.
• Знание SAP и SAP BDC будет плюсом.

О компании

Компенсация и льготы

• Размер оплаты зависит от ряда факторов; конкретная сумма и периодичность оплаты в описании не указаны.
• Возможны участие в программах краткосрочного стимулирования и, для подходящих ролей, долгосрочных стимулах.
• Пакет включает оплачиваемый отпуск и больничный, медицинское, стоматологическое и офтальмологическое страхование, пенсионный план 401(k) и другие программы.