Просмотр вакансии

Мы ищем в команду ключевого специалиста, который станет связующим звеном между бизнесом и командами разработки данных (Data Engineers, DWH, BI). Мы ждем человека, который не просто записывает требования, а видит картину целиком: от источника «сырых» данных до финального отчета в BI.

Для нас важно, чтобы кандидат понимал жизненный цикл данных, умел декомпозировать проблему и превращать бизнес-задачу в понятную техническую спецификацию. Роль предполагает высокую степень самостоятельности и ответственности за постановку задач смежным командам.

Задачи, которые будут в твоих руках:

• Анализ и декомпозиция бизнес-потребностей: Выявление корневых причин запросов от бизнес-заказчиков, формализация требований и определение способов их удовлетворения с помощью данных.
• Проектирование движения данных: Понимание полного цикла данных — от загрузки из источников (реплики баз данных, внешние API) в Data Lake, последующей обработки в DWH (витрины данных) и визуализации в BI-системах.
• Разработка технических заданий: Составление четких и детальных ТЗ для:
  • Инженеров данных: на разработку пайплайнов загрузки данных из различных источников.
  • Команды DWH: на проектирование моделей данных и создание витрин.
  • BI-аналитиков: на разработку дашбордов и отчетов с соблюдением методологий расчета метрик.
• Сквозной контроль реализации: Участие в разработке на всех этапах. Ключевая задача — убедиться, что исполнитель (инженер, DWH-разработчик) правильно понял задачу. Умение проверить результат на тестовых данных (SQL) и принять решение о готовности.
• Документирование и систематизация: Описание архитектуры данных, создание и поддержка глоссария метрик, ведение документации в Confluence, моделирование бизнес-процессов (BPMN) для поиска узких мест

Что для этого нужно:

• Опыт работы бизнес-аналитиком, системным аналитиком или аналитиком данных от 3 лет.
• Системное мышление: Понимание зон ответственности в процессах разработки. Вы должны четко разделять, где заканчивается работа инженера данных и начинается работа DWH-разработчика, и кому именно нужно ставить задачу на исправление ошибки.
• Понимание архитектуры данных: Знание принципов работы современных хранилищ данных (DWH), назначения промежуточных слоев (сырой слой, витрины). Понимание разницы между загрузкой в Data Lake и построением витрины в DWH.
• Умение ставить задачи на разработку: Опыт написания детализированных ТЗ и спецификаций для технических специалистов (не только для BI, но и для команд инженеров/DWH).
• Работа с данными: Хороший уровень SQL (написание запросов для проверки гипотез, валидации данных и тестирования витрин).
• Навыки документалиста: Опыт моделирования процессов (BPMN) и ведения базы знаний (Confluence или аналоги).
• Коммуникация: Способность говорить с бизнесом на языке бизнеса, а с разработкой — на языке задач.