Системный аналитик

Навыки

• AI-агенты
• Airflow
• CI/CD
• Дашборды и витрины
• Data Governance
• Data Lake
• Data Quality

О компании и продукте

• Ищем технического лидера, который будет проектировать архитектуру корпоративного хранилища данных (КХД) и интегрировать ИИ-решения в платформу данных. Вы соедините мир данных и мир AI-агентов — от архитектуры витрин до промышленного внедрения RAG и Text2SQL

Задачи

• Если ты готов купить Воппер, чтобы узнать, как лежат данные в POS-системе — ты тот, кого мы ищем
• Cursor / Codex ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ: Архитектура КХД Проектировать архитектуру хранилища совместно с архитектором: области данных, слои, интеграционные контуры, витрины
• Работать со слоями DWH: ODS / DDS / UDS / DM Работать со слоями DLH (Iceberg + Trino): Raw / ODS / DM Разрабатывать решения слоя общих данных: унификация сущностей, ключи, нормализация справочников и показателей
• Выстраивать коллаборацию с направлением Data Governance: согласование терминов, метрик, правил качества данных, публикация в каталоге
• Системный анализ и бизнес-области
• Лидировать аналитику в бизнес-областях: Доставка
• Управленческий учёт, Маркетинг
• Собирать и формализовать требования: метрики, гранулярность, источники, правила расчёта
• Переводить бизнес-потребности в технические требования к витринам, интеграциям и отчётности
• Вести документацию: владельцы показателей, источники, SLA обновления, lineage Активно погружаться в данные: самостоятельно исследовать источники, разбираться в бизнес-логике на уровне данных, лезть в POS-системы и смежные сервисы, чтобы понять реальную картину ИИ и агентские системы
• Проектировать и внедрять ИИ-решения в контур данных: RAG, Text2SQL, автоматизация работы с метаданными
• Разрабатывать и сопровождать AI-агентов в промышленной эксплуатации (OpenClaw и аналоги)
• Настраивать AI-driven конвейер в работу отдела аналитики: автоматизация рутинных процессов, генерация документации, assist при анализе данных
• Определять требования к безопасности ИИ-компонентов: доступы, валидация, аудит, контроль рисков
• Коллаборировать с отделом ИИ по совместным проектам Разработка
• Писать код на Python и SQL: трансформации, сервисы интеграции, доработки витрин
• Работать с MPP Greenplum — знание архитектуры, оптимизация запросов, партиционирование, распределённые таблицы
• Проводить код-ревью, соблюдать архитектурные стандарты и воспроизводимость решений
• Делиться экспертизой, помогать разбирать сложные технические кейсы CI/CD и качество
• Формировать требования к CI/CD для компонентов платформы данных
• Понимать событийную модель данных: зависимости между объектами, порядок загрузки, каскадные эффекты
• Определять требования к DQ-проверкам при релизах: сверки, контроль полноты и согласованности, smoke-проверки
• Оценивать риски при внедрении новых компонентов, предлагать меры по снижению Лидерство
• Выполнять роль технического лидера направления: экспертиза, приоритизация, эскалация рисков
• Менторить коллег, проводить ревью решений, развивать команду (отдел — 8 человек)

Требования

• НОВЫМ СОТРУДНИКОМ НАШЕЙ КОМАНДЫ МОЖЕШЬ СТАТЬ ТЫ, ЕСЛИ ИМЕЕШЬ: Архитектура КХД — опыт проектирования хранилищ данных в production (слои ODS/DDS/UDS/DM, DLH на Iceberg+Trino) MPP Greenplum — обязательное знание: архитектура MPP, оптимизация распределённых запросов, партиционирование Python + SQL — уверенная разработка, не только аналитика запросов
• Системный анализ — опыт лидирования бизнес-области, формализация требований, работа с заказчиками
• Проактивность и погружение в данные — способность самостоятельно исследовать источники, лезть в бизнес-контекст, инициировать улучшения Data Governance — понимание принципов: качество, метаданные, lineage, каталогизация
• Что будет плюсом AI-агенты в production — опыт разработки/внедрения агентских систем (OpenClaw, LangChain, AutoGen и др.) RAG / Text2SQL — практический опыт реализации для корпоративных данных Iceberg + Trino — опыт работы с Data Lakehouse CI/CD для data — опыт настройки пайплайнов поставки аналитических решений (Airflow, dbt, GitLab CI)
• Событийная модель данных — понимание зависимостей между объектами DWH, impact-анализ Data Mesh / Data Product — понимание подходов к организации данных как продуктов
• Опыт в крупных компаниях (ритейл, FMCG, логистика) — понимание масштаба и сложности Стек Greenplum
• Iceberg + Trino (DLH)
• EFW Airflow
• GitLab OpenClaw

Условия

• ТЕБЕ: Всё по ТК РФ: гарантируем уверенность в завтрашнем дне, мы – аккредитованная ИТ-компания Развитие и рост : создадим персональный план роста, учитывая твои сильные стороны и поддерживая на каждом этапе
• А команда единомышленников поможет адаптироваться ДМС со стоматологией и врач в офисе : здоровье сотрудников — в приоритете, даже в офисе
• Удалённый формат работы: мы знаем, как это важно
• Корпоративная культура: от деловых сессий и тренингов до огненных корпоративов — уникальная атмосфера с развитой обратной связью, где каждый чувствует себя значимым
• Фонд помощи сотрудникам : мы ценим каждого члена нашей команды и готовы поддержать в трудные времена
• Мы уверены, что вместе мы сможем преодолеть любые сложности «Кинг Агент» и «Кинг
• Босс» — особые программы вознаграждений для тех, кто приводит в команду талантливых коллег
• Дополнительные льготы – от корпоративных скидок до обучения
• Занятия спортом, консультации юристов, финансистов, психологов и даже ветеринаров для ваших домашних любимцев Дочитал(а) весь текст до конца?
• Держи пасхалку: наша ИТ-рекрутер Валентина просто обожает луковые колечки!
• Скажи ей, что тоже их любишь – получишь плюсик к карме и 100 очков за внимательность!)))

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.