Архитектор данных (Data Architect)

Должностные обязанности

• разработка стратегии доменов данных (предметных/функциональных областей CLICK с точки зрения данных);

• разработка шаблонов логических моделей данных для информационных и функциональных областей;

• разработка корпоративных моделей данных в зависимости от технических и архитектурных ограничений информационной системы;

• доработка и актуализация моделей новых сущностей и атрибутов с учетом бизнес-описания;

• разработка правил использования данных в информационных системах CLICK;

• разработка концептуальной архитектуры и архитектуры решений контура управления данными (платформа данных (DWH, Data LakeHouse), контур исполнения моделей (ML), контур бизнес-аналитики (BI), контур продуктовой аналитики(AB-тесты));

• разработке методологий и правил использования данных в CLICK;

• инициация предложений по выделению логических слоев данных;

• контроль целостности и актуальности моделей данных;

• поддержка в актуальном состоянии документации и глоссария;

Требования к кандидату

• высшее техническое образование;

• опыт работы архитектором платформы данных от 3-х лет;

• понимание основных принципов логического моделирования данных;

• опыт в разработке логических моделей данных информационной системы;

• опыт формирования процессов управления данными, контрактов на данные, а также разработке дата-продуктов;

• понимание принципов формирования UML-диаграмм классов, потоков данных, последовательностей;

• понимание и опыт формирования ER-диаграммы;

• знание Sparx Enterprise Architect или аналогов (CASE-средства проектирования);

• знания методик и подходов проектирования архитектуры хранилищ данных (on-premise и cloud-native);

• знание принципов архитектурных паттернов работы ML-Ops конвейера;

• практический опыт построение системы исполнения моделей машинного обучения (обучение, serving и т.д.)

• знание принципов построения хранилищ данных и основных архитектурных подходов (Inmon, Kimball, DataVault и т.п.);

• глубокие знания в области технологий сбора, хранения и обработки данных (Datalake, DWH, Data Lakehouse, Data Streaming);

• понимание принципов построения интеграционных процессов;

• опыт работы с Object Storage S3, Hadoop, Kubernetes, Spark, Impala, Iceberg, Kafka, MS SQL Server, PostgreSQL, Clickhouse;

• глубокие знания SQL, Python;