Архітектор даних

МИ НАБИРАЄМО!

Integrant шукає "Архітектора даних", відповідального за розробку рішень для збору, зберігання, обробки, трансформації, покращення та представлення даних для аналітичного споживання. Обов’язки включають, але не обмежуються запитами вимог, вибором та налаштуванням аналітичних архітектур для виконання вимог клієнтів, проектуванням та створенням піплайнів даних, формування стратегій даних та навчанням клієнтів та внутрішніх команд щодо останніх архітектур (Data Warehouses, Data Lakes, Data Lakehouses, Data Fabrics, Data Meshes, тощо) та методологій (DataOps, MLOps, і т.д.).

Вимоги

• 10+ років досвіду в інженерії даних.
• Бакалаврська ступінь з інформатики, комп'ютерної інженерії або іншої кількісної галузі. Післядипломна освіта вітається.
• Здатність працювати з зацікавленими сторонами на різних рівнях в організації, розуміти поточні аналітичні виклики і збирати вимоги.
• Глибоке розуміння еволюції аналітичних архітектур від баз даних для звітів до хранилищ даних, озер даних, будinків даних, тканин даних, сіток даних і далі. Архітектор даних також повинен бути в змозі технічно обгрунтовувати, як пропонована архітектура відповідала б аналітичним потребам потенційного клієнта.
• Широкий досвід роботи з Microsoft SQL Server.
• Досвід налаштування OLAP-рішень на MS SQL Server за допомогою SSAS, MDX та DAX.
• Досвід оптимізації продуктивності запитів та налаштування конфігурацій високої доступності.
• Глибоке розуміння розмірної моделювання.
• Досвід роботи з Microsoft Azure Synapse Analytics.
• Досвід налаштування аналітичних архітектур на AWS. Це включає знайомство з S3, Lake Formation, Glue, Redshift, Kinesis, Athena, тощо.
• Досвід роботи з інструментами BI, такими як Power BI, SSRS та AWS Quicksight.
• Досвід роботи з Snowflake є перевагою.
• Знайомство з екосистемою інструментів Hadoop.
• Досвід роботи з Python.
• Досвід роботи з Docker та Kubernetes.
• Відомість з відкритими рамками машинного навчання (такими як Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, і т.д.) є перевагою.
• Знайомство з навантаженнями Data Science є перевагою.
• Знайомство з DataOps.

Бенефіти

• Заробітна плата в USD
• Можливості для кар'єрного зростання кожних шести місяців
• Підтримуюче та дружнє робоче середовище
• Преміум медичне страхування [співробітник + родина]
• Курси англійської мови
• Безвідсоткові кредити, що погашаються протягом 2,5 років
• Технічні курси для розвитку
• Програма планового понаднормового часу (POP)
• Програма рефералів для працівників
• Преміум розташування в Мааді
• Соціальне страхування