Банк России рассматривает кандидатов на текущие и будущие вакансии в Департамент данных, проектов и процессов. Мы обеспечиваем управление данными в Банке России, сбор и обработку отчетности и иных данных, получаемых Банком России от организаций и физических лиц, обеспечиваем электронное взаимодействие участников информационного обмена с Банком России, управляем проектами и продуктовыми командами в Банке России.
Мы приглашаем в команду руководителя направления. Роль сочетает технические навыки и навыки ведения переговоров в целях проектирования и опромышливания прототипов витрин данных (дата-продуктов) и контроля реализации целевой архитектуры данных, а также участие во внедрении инструментов автоматизации для повышения эффективности процессов Data Governance.
Задачи:
Развитие дата-продуктов (≈50% времени):
– Разработка и внедрение прототипов витрин данных в интересах нескольких подразделений (Hadoop, PySpark, SQL, Clickhouse, Superset).
– Подготовка функциональных требований к промышленным витринам данных и автоматизации действующих трактов данных, в том числе интеграционных.
– Разработка и развитие дэшбордов на основе Apache Superset.
Задачи организации и управления данными (≈50% времени)
– Участие в институте дата-партнеров — информационно-аналитическом сервисе для сотрудников Банка России, включающем в себя консультации по мероприятиям и системе управления данными для пользователей.
– Участие в Фабрике данных— кросс-функциональном процессе по созданию новых данных в Банке России — в роли дата-партнера.
– Описание наборов и потоков данных, взаимодействие с ключевыми стейкхолдерами: департаменты-владельцы данных, ИТ, ИБ.
– Согласование функциональных и нефункциональных требований и приоритетов работ
– Подготовка материалов и заключений для комитета по управлению данными, в т.ч. согласование потребности в отсутствующих данных.
– Подготовка аналитических материалов по инициативам внешних и внутренних контрагентов, связанных с данными, в том числе для руководства.
От Вас как будущего сотрудника мы ожидаем:
Требования к квалификации (Hard Skills)
– Образование: Оконченное высшее образование (магистратура) в области прикладной математики и физики, информационных систем или финансов, компьютерных наук.
– Опыт работы: релевантный опыт работы на позиции аналитика данных или дата-инженера желательно в крупных финансовых институтах (банки, страховые компании, участие в связанных проектах IT-компаний).
– Свободное владение SQL, понимание NoSQL, знание современных СУБД (PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse и/или импортозамещенных аналогов).
– Опыт формирование бизнес- и функциональных требований
– Опыт проектирования и реализации прототипов витрин данных, ETL/ELT-процессов.
– Понимание принципов информационной безопасности и регуляторных требований.
– Уверенное владение Python, знание библиотек для анализа данных
– Понимание Linux на уровне пользователя, опыт работы с командной строкой и написания скриптов Bash.
– Уверенные знания стека Hadoop: HDFS, Yarn, SparkSQL, PySpark
– Уверенное владение инструментами: Atlassian Jira & Confluence, программами офисного пакета (MS Word, MS Excel, MS Project, MS PowerPoint), навыки подготовки презентаций;
Личностные качества и компетенции (Soft Skills)
– Системное и аналитическое мышление: способность видеть картину в целом, декомпозировать сложные задачи и проектировать автоматизируемые решения.
– Умение вести переговорный процесс с внутренними заказчиками, включая умение находить и обосновывать эффективные решения, учитывающие интересы участников процесса;
– Коммуникабельность и лидерство: умение ясно доносить сложные технические концепции до разной аудитории, аргументированно отстаивать решения и подходы к автоматизации.
– Проактивность и управление сроками и ожиданиями заказчиков, высокий уровень ответственности и самоорганизации.
Будет плюсом:
– Наличие опыта сопровождения автоматизированных систем, связанных с хранилищами данных или в команде домена или витрины данных в хранилище.
– Опыт формирования и согласования бизнес- и функциональных требований, в том числе интеграционных.
– Опыт проектного взаимодействия или управления задачами.
– Понимание процессов и продуктов участников финансового рынка.
– Базовые представления о методологиях организации хранилищ данных и фреймворков (DAMA DMBOK, Data Vault 2.0, Inmon, Kimball, Data Mesh).
– Базовые представления о гибких методологиях производственных процессов разработки (Agile, Scrum, Less, Kanban).
– Опыт работы с Airflow (либо иным орекстратором), Clickhouse.
– Базовые знания веб-технологий: HTML, CSS, JavaScript.
– Знание принципов работы API (REST, SOAP).
Условия:
– получение уникального опыта в мегарегуляторе;
– возможности профессионального и карьерного развития;
– привлекательная система мотивации;
– широкий социальный пакет;
– корпоративное обучение;
– удобное расположение офиса.