Задачи
•Разработка концептуальных, логических и физических моделей данных для аналитических платформ (DWH, Lakehouse, витрин данных)
•Объединение данных из различных банковских систем в единые тематические области
•Преобразование бизнес-требований, отчетов, дашбордов и аналитических сценариев использования в оптимизированные модели данных
•Согласование структур данных с финансовыми продуктами, рисками, комплаенсом и операционными процессами с использованием знаний банковской отрасли
•Поддержка аналитики самообслуживания и инициатив AI/ML путем создания надежных предварительно подготовленных слоев данных
•Участие в процессах SDLC и обеспечение корректного моделирования таблиц, представлений и других объектов данных
•Проектирование моделей данных для использования людьми и AI/ML и обеспечение их совместимости с аналитическими приложениями и приложениями на основе AI
•Определение и применение стандартов моделирования данных, правил именования и лучших практик
•Поддержка инициатив по управлению данными, включая метаданные, происхождение данных и качество данных
Требования
•Минимум 6 лет опыта в хранилищах данных, архитектуре данных или моделировании данных
•Солидный опыт проектирования DWH, Lakehouse и многомерных витрин данных
•Глубокие знания банковской сферы и финансовых услуг
•Знание технологий баз данных: RDBMS (Oracle, PostgreSQL), NoSQL (MongoDB) и знакомство с экосистемами Big Data
Будет плюсом:
•Знание методологий многомерного, реляционного моделирования, Data Vault и доменно-ориентированного моделирования
•Опыт работы с корпоративными инструментами моделирования данных, например ERwin, PowerDesigner, ER/Studio
•Знакомство с требованиями к использованию данных для AI/ML и проектированием моделей данных, подходящих как для людей, так и для AI/ML
Условия
Условий в вакансии нет
