Руководитель группы разработки DWH / Team Lead Data Engineering

Навыки

• AI-агенты
• API (интеграции)
• Работа с бэклогом
• BI-инструменты
• CRM-системы
• Дашборды и витрины
• Data Governance

О компании и продукте

• МПБК ОЧАКОВО 45 лет производим качественные натуральные напитки — квас, пиво, слабоалкогольные коктейли, соки, вино, лимонады, минеральную воду и крепкий алкоголь. Присоединяйтесь! № 1 Лидеры на рынке кваса в России и единственный крупный производитель по традиционной технологии двойного брожения* 10 10 предприятий в составе: пиво-безалкогольные комбинаты, солодовня, винодельня, санаторий, сельскохозяйственные предприятия, завод космической отрасли. 100 % Единственное стопроцентно российское предприятие отрасли. Гордимся тем, что возрождаем национальные питьевые традиции и работаем на благо страны! Присоединяйся к команде крупнейшего пищевого производителя с известными брендами! Работа в АО МПБК Очаково это ценность каждого сотрудника и стабильный заработок!

Задачи

• Проектирование и развитие архитектуры корпоративного хранилища данных (DWH) на стеке Microsoft: MS SQL Server, SSAS (табличные/многомерные кубы), Power BI
• Построение ETL/ELT-пайплайнов, обеспечение надежности и качества данных
• Формирование семантического слоя (витрины данных) для BI-отчетности и аналитики
• Управление командой из 2–3 человек (инженер данных + BI-разработчик), распределение задач, контроль качества, наставничество
• Выстраивание процессов разработки: контроль версий (Git), документация, регламенты, Data Governance
• Взаимодействие с бизнес-заказчиками и аналитическим отделом: перевод бизнес-требований в технические решения
• Участие в стратегических проектах, включая перспективное внедрение корпоративных AI-агентов (локальные LLM, RAG-архитектуры)

Требования

• Опыт работы с данными (DWH/Data Lake) от 5 лет
• Опыт управления командой от 3 человек
• Экспертный SQL (оптимизация запросов, работа с терабайтными объемами)
• Глубокое знание стека Microsoft: MS SQL Server, SSAS (разработка моделей), Power BI
• Понимание методологий построения DWH: Kimball / Inmon / Data Vault 2.0
• Опыт интеграции данных из различных источников: ERP, CRM, API, CDC
• Умение переводить требования бизнеса в технические решения и обратно
• Навыки управления бэклогом разработки и ведения проектов. Будет преимуществом
• Опыт работы с Airflow / dbt / Python
• Понимание Data Governance / DataOps практик
• Опыт работы с облачными DWH (Snowflake/BigQuery/Redshift)
• Знание основ ML/AI: как работают модели, RAG, агенты, MCP
• Опыт миграции или модернизации DWH
• Нужна уверенность в завтрашнем дне?
• Работай с нами!
• Спасибо за отклик!
• Если ваше резюме соответствует вакансии, мы свяжемся с вами в ближайшее время
• Стабильность Честность Баланс
• Перспектива С заботой о сотрудниках! *На основании данных Nielsen RMS для категории
• Квас за 12 месяцев, за период август 2020 — июль 2021, для общего рынка розничной торговли в отношении рынка городской
• России, действительно по состоянию на 21 октября 2021 г

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.