Team Lead команды Data Quality

Мы ищем технического лидера, который возглавит команду Data Quality и выстроит процессы обеспечения качества данных в масштабах всей дата-платформы. Вы будете отвечать как за развитие людей, так и за технологическую стратегию: фреймворки контроля качества, метрики, инциденты, SLA по данным.

Чем предстоит заниматься

  • Руководить командой DQ-инженеров (найм, развитие, 1:1, performance review, планирование загрузки)
  • Развивать единый фреймворк проверок качества данных (freshness, completeness, accuracy, uniqueness, consistency, lineage)
  • Внедрять и развивать инструменты DQ-стека: Great Expectations / Soda / dbt tests / собственные решения на Spark/Airflow
  • Определять и поддерживать SLA / SLI / SLO по ключевым датасетам, выстраивать процесс работы с инцидентами и Data Incident Management
  • Внедрять подходы Data Observability и Data Contracts между продьюсерами и консьюмерами данных
  • Взаимодействовать со стейкхолдерами: дата-инженерами, аналитиками, ML-командами, бизнес-заказчиками, Data Governance
  • Формировать roadmap команды, защищать его перед руководством, приоритизировать задачи
  • Участвовать в архитектурных решениях по платформе данных с точки зрения качества и наблюдаемости
  • Развивать культуру качества данных в компании: документация, обучение, ownership датасетов

Что важно для нас

  • Опыт работы с данными от 5 лет, из них от 1–2 лет в роли тимлида / техлида команды от 3 человек
  • Уверенные знания SQL и Python, понимание принципов построения ETL/ELT-пайплайнов
  • Практический опыт с современным стеком: Airflow, Spark, dbt, Kafka, объектные хранилища (S3), Data Warehouse (Snowflake / BigQuery / ClickHouse / Greenplum)
  • Опыт внедрения DQ-инструментов (Great Expectations, Soda, Monte Carlo, dbt tests или аналогичных) в production
  • Понимание методологий моделирования данных (Kimball, Data Vault, Anchor) и Data Contracts
  • Опыт работы с метриками качества, построения дашбордов и алертинга
  • Навыки управления: декомпозиция задач, планирование, ревью, развитие сотрудников, найм
  • Умение коммуницировать с разными уровнями стейкхолдеров и аргументированно отстаивать технические решения

Будет плюсом

  • Опыт построения Data Catalog / Data Lineage решений (DataHub, Amundsen, OpenMetadata, Collibra)
  • Знакомство с практиками Data Mesh и Data Governance
  • Опыт работы в финтехе / e-commerce / телекоме (или другой регулируемой/высоконагруженной области)
  • Опыт миграций между хранилищами и работа с большими объёмами данных (десятки ТБ+)
  • Понимание ML-пайплайнов и специфики качества фич для моделей

Что мы предлагаем

  • Прямое влияние на качество данных, которыми пользуется вся компания
  • Современный технологический стек и возможность его развивать
  • Зрелую инженерную культуру: код-ревью, документация, инцидент-менеджмент
  • Бюджет на обучение, конференции, литературу
  • Гибкий формат работы (удалённо / гибрид / офис — уточнить)
  • Конкурентную зарплату и систему бонусов