Архитектор данных (Data Architect), г. Ташкент

1. Разработка стратегии доменов данных (предметных/функциональных областей CLICK с точки зрения данных);

2. Разработка шаблонов логических моделей данных для информационных и функциональных областей;

3. Разработка корпоративных моделей данных в зависимости от технических и архитектурных ограничений информационной системы;

4. Доработка и актуализация моделей новых сущностей и атрибутов с учетом бизнес-описания;

5. Разработка правил использования данных в информационных системах CLICK;

6. 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));

7. Разработка методологий и правил использования данных в CLICK;

8. Инициация предложений по выделению логических слоев данных;

9. Контроль целостности и актуальности моделей данных;

10. Поддержка в актуальном состоянии документации и глоссария;

1. Техническое образование;

2. Опыт работы архитектором платформы данных от 3-х лет;

3. Понимание основных принципов логического моделирования данных;

4. Опыт в разработке логических моделей данных информационной системы;

5. Опыт формирования процессов управления данными, контрактов на данные, а также разработке дата-продуктов;

6. Понимание принципов формирования UML-диаграмм классов, потоков данных, последовательностей;

7. Понимание и опыт формирования ER-диаграммы;

8. Знание Sparx Enterprise Architect или аналогов (CASE-средства проектирования);

9. Знание методик и подходов проектирования архитектуры хранилищ данных (on-premise и cloud-native);

10. Знание принципов архитектурных паттернов работы ML-Ops конвейера;

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

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

13. Глубокие знания в области технологий сбора, хранения и обработки данных (Datalake, DWH, Data Lakehouse, Data Streaming);

14. Понимание принципов построения интеграционных процессов;

15. Опыт работы с Object Storage S3, Hadoop, Kubernetes, Spark, Impala, Iceberg, Kafka, MS SQL Server, PostgreSQL, Clickhouse;

16. Глубокие знания SQL, Python.

Условия: если ты не живешь в Ташкенте, то релокация обязательна

1. Гибкий график работы;
2. Офис в центре города;
3. Корпоративный английский;
4. Корпоративный тренажерный зал;
5. Помогаем получить все необходимые локальные документы;
6. Внутренние и внешние тренинги.