Recruitment in the EU, Israel, UK and Worldwide

Submit an application

    If you are looking for highly skilled specialists for your business

      If you would like to apply to one of the open vacancies, fill in the form below.

      DWH / Data Lake Architect

      Respond
      City: Remote work
      Salary: up to 2 800 rub / hour


      В проект по модернизации инфраструктуры крупной транспортно-логистической компании ищем архитектора DWH.

      Требования/функции:

      • Определение требований для платформы обработки данных на основе бизнес-потребностей и текущего ИТ-ландшафта, взаимодействие с технологической командой для их реализации
      • Выбор оптимальных инструментов, технологий и методов обработки данных
      • Проектирование архитектуры хранилища, потоков данных, алгоритмов загрузки и обработки данных
      • Проектирование ядра, витрин и механизмов доступа к данным (в т.ч. с применением BI технологий), и интеграций DWH и систем-потребителей данных
      • Разработка стандартов на разработку и проектирование, организация контроля доработок на соответствие стандартам
      • Взаимодействие с корпоративными и solution-архитекторами

      Опыт и профессиональные навыки:

      • Строить архитектуру хранилищ данных и аргументированно защищать свое решение
      • Знание основных принципов построения интеграционных решений (ETL, CDC, очереди, Streaming)
      • DWH (ETL + СУБД + оптимизация)
      • Опыт постановки, приемки и контроля качества выполненных задач: понимание принципов проектирования витрин данных
      • Фундаментальные знания принципов работы реляционных (Oracle, MS SQL) и MPP СУБД (Greenplum, Vertica)
      • работа с промышленными ETL-инструментами (Informatica/ODI/Data Stage)
      • Lambda архитектура на (Hadoop, Kafka, Cassandra, GreenPlum/Vertica, PostgreSQL)
      • Управления мастер-данными (MDM) и развития качества данных (Data Quality)
      • Разработки архитектурной документации

      Будет плюсом:

      • Знание DevOps процесса и понимание, как сделать CI/CD пайплайн в обработке данных
      • Понимание специфики организации данных для ML (песочницы)