Описание
Описания нет
Задачи
•Анализировать потребности бизнеса в подготовленных данных
•Подготавливать требования к методологии расчёта показателей
•Проектировать модели данных презентационного и детального слоёв
•Искать релевантные источники данных и профилировать данные в источниках и на платформе
•Разрабатывать алгоритмы построения витрин данных и объектов детального слоя
•Разрабатывать прототипы витрин и согласовывать их с потребителями
•Сопровождать разработку витрин на всех этапах: разработку потоков, тестирование, UAT, передачу на поддержку и решение инцидентов на третьей линии
•Оценивать вычислительные ресурсы, необходимые для решения задач, включая хранилище и вычислительные мощности
•Оценивать трудозатраты на доработки
•Определять логику проверки качества данных и внедрять её для создаваемых витрин
Требования
•Уверенно понимать принципы построения платформ данных: DWH, OLAP, Data Lake, Lakehouse
•Знать методологии проектирования моделей данных Kimball и Data Vault и иметь практический опыт их применения
•Иметь опыт работы с большими объёмами данных — миллиардами записей и терабайтами данных
•Экспертно знать SQL
•Знать реляционные СУБД: PostgreSQL, Oracle, MS SQL
•Понимать принципы работы с MPP-системами и иметь практический опыт: GreenPlum, Clickhouse, Trino
•Уметь анализировать потоки данных и их зависимости: ETL/ELT, Airflow
•Уметь структурировать слабоформализованные требования в описания витрин данных
•Уметь оптимизировать сложные запросы
•Иметь опыт работы с распределёнными хранилищами: Hadoop, S3
•Грамотно говорить и писать
•Уметь планировать рабочее время и ставить задачи смежным подразделениям
•Обладать сильными коммуникативными навыками для общения с бизнес-заказчиками, разработчиками и администраторами
Условия
Условий в вакансии нет
