Работодатель не назван
Finance Data & AI Automation Engineer
Навыки
- 1С:Предприятие
- API (интеграции)
- Внимание к деталям
- Azure
- Data Quality
- DAX / Power Query
- DWH
Ещё 14
- Excel
- Форензика и реагирование
- Git
- LLM
- Zapier / Make / n8n
- Oracle Database
- P&L и бюджет
- Power BI
- Python
- REST API
- SAP
- SQL
- SSRS / SSAS / SSIS
- Хранимые процедуры
О компании и продукте
- We're looking for a Data & AI Automation Engineer to join our IT team and transform how we manage financial data. You'll work at the intersection of data engineering, AI, and finance — building tools that let our team manage a Microsoft Fabric data warehouse through natural language instead of manual clicks.
- This isn't a typical data engineering role. You'll take over day-to-day DWH operations, then systematically automate them — building AI agents that handle pipeline orchestration, account mapping, budget processing, and data quality monitoring. The end goal: a platform where the Data Lead manages everything through a chat interface, with zero manual routine.
- Financial Data Platform · MS Fabric
Задачи
- DWH Operations & Financial Data
- Own the day-to-day operation of financial data pipelines in Microsoft Fabric — monitoring, troubleshooting, refreshing
- Validate data quality at each period close: completeness, mapping accuracy, reconciliation with source systems
- Maintain and update account mapping files (GL accounts, projects, cost centers) in coordination with the Finance team
- Manage SSAS model refreshes on Azure Analysis Services for Excel and Power BI consumers
- Onboard new country entities into the DWH by replicating existing pipeline patterns
- Support the budget cycle: template preparation, data loading, model updates during high-frequency budget seasons
- AI Agents & Automation
- Design and build a chat-based agent (Teams bot) that allows the Data Lead to manage DWH operations through natural language commands — refresh pipelines, check status, investigate failures
- Train the agent on our specific Fabric environment: workspace structure, pipeline names, dataset relationships, SSAS models
- Build an automated mapping workflow: detect unmapped accounts
- AI suggests correct P&L/BS classification
- notify Finance via Teams
- refresh data
- Automate budget template generation based on current chart of accounts and prior year actuals
- Build file-watch automation that detects budget file updates and auto-refreshes Fabric pipelines and SSAS models
- Implement automated data quality checks with proactive alerts to Teams (anomalies, missing data, freshness issues)
- Documentation & Process
- Document all DWH processes, data flows, mapping logic, and transformation rules
- Maintain a data dictionary for financial datasets
- Version-control all automation code, agent prompts, and configurations
- Create runbooks for incident response and pipeline recovery
Требования
- SQL — confident (complex queries, data validation, stored procedures)
- Strong attention to detail — you'll be catching data errors before they reach reports
- Microsoft Fabric, Azure Data Factory, or Synapse — hands-on experience with data pipelines
- API integration — comfortable working with REST APIs (Fabric API, SSAS API, Teams API)
- Experience building bots, automation workflows, or scheduled jobs
- Git — version control for code and configurations
- English, Russian — professional working proficiency
Будет плюсом
- LLM / AI agent development
- Python — working level (API integration, scripting, data manipulation)
- Azure cloud — Functions, Logic Apps, or App Service
- Power BI / DAX — understanding the reporting layer our users interact with
- Financial domain knowledge — P&L, Balance Sheet, budgeting, period close processes
- Power Automate / Logic Apps — for file monitoring and Teams integration
- Azure Analysis Services (SSAS) — model processing and management
- ERP experience (1C, SAP, Oracle) — understanding source systems
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии29 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 29 дней назад
Среди похожихНет данныху карточки не хватает полей, чтобы найти похожие
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
Грейдне указан
Формат работыне указан
Географияне указана
Зарплата≈ 189 737 RUB в месяцнаша оценка, в вакансии не названа
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки251 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки работодателя нет, показана наша оценка
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
- Тип источника
- Источник не определён
- Найдено публикаций
- 1
Посмотреть публикации и даты
- telegramОсновная публикация · 2026-07-30
Безопасность
Отклик уходит на сайт источника
Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайте — t.me.
Признаки мошенничества
- Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
- Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
- Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
- Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.
Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.
Продолжить поиск
Похожие вакансии
Причина сходства указана на каждой карточке
Подробнее - Подробнее
Почему похожа: похожая специализация
Fabrique — Системный аналитик
- Junior
- Удалённо из России
- Москва, Россия