Team Lead Data Practice

Международная продуктовая IT компания, которая занимается разработкой и поддержкой высоконагруженных проектов для крупных компаний, основная часть которых представляет собой развлекательные онлайн-сервисы, в поисках Team Lead Data Practice.

Чем предстоит заниматься:

• Руководство командой Data Practice: организация работы и распределение ролей в команде, наставничество, развитие компетенций, проведение ревью и оценок, формирование инженерной культуры и стандартов качества;
• Планирование и контроль исполнения: планирование задач, приоритезация и распределение нагрузки, контроль сроков и качества, управление рисками и зависимостями, прозрачная отчётность по статусу и результатам;
• Развитие аналитической инфраструктуры: проектирование и эволюция архитектуры данных (ETL/ELT, DWH, Data Lake, обеспечение надёжности, масштабируемости и производительности, внедрение мониторинга, алёртов и практик Data Quality;
• Витрины данных и базы данных: создание и поддержка актуальных витрин для бизнес-направлений, организация установки, настройки и сопровождения баз данных (SQL, NoSQL);
• Отчётность и аналитические дашборды: организация отчётности и интерактивных дашбордов, контроль качества и доступности данных для бизнес-пользователей;
• Внедрение AI/ML-решений: курировать проекты по применению методов машинного обучения и искусственного интеллекта (от выявления возможностей до интеграции моделей в продукт, координация работы data scientists, data analysts: подготовка данных, разработка и валидация моделей, сопровождать жизненный цикл ML-моделей в продуктивной среде;
• Стратегия и архитектура данных: участие в формировании стратегии развития Data Practice, инициирование и оценка новых технологий/инструментов, согласование ключевых инициатив с CTO, арх.комитетом и стейкхолдерами;
• Межкомандное взаимодействие: координировать интеграцию решений команды данных с другими стримами проекта и продуктами холдинга, сбор и уточнение требований к данным, SLA/SLI по данным и отчётности, постановка задач на команду инфраструктуры и контроль их исполнения, обеспечение соответствия решений общей продуктовой экосистеме.

Какой опыт, знания и качества нужны:

• Общий опыт работы с данными (инженерия, аналитика, хранилища) не менее 5 лет, и опыт руководства командой или проектом 1+ лет;
• Глубокое знание реляционных СУБД (PostgreSQL, MySQL или аналогичных) и принципов построения хранилищ данных;
• Практический опыт с колоночными СУБД (ClickHouse, SSAS);
• Знание и опыт с Spark (Streaming);
• Навыки программирования на Python (для обработки данных, скриптинга, ML);
• Понимание экосистемы .NET/C# (основной стек продуктовой разработки);
• Опыт построения ETL/ELT-пайплайнов;
• Знание и применение Airflow, Kafka, NiFi;
• Владение практиками Data Quality, мониторинг, алерты, трейсинг, CI/CD;
• Опыт построения хранилищ на базе S3\Minio, Ceph;
• Опыт с Iceberg и Parquet Аналитика и ML;
• Понимание принципов BI и опыт внедрения систем отчетности/визуализации данных через BI-инструменты (Power BI, Tableau, SuperSet);
• Знакомство с циклом разработки моделей машинного обучения;
• Опыт сотрудничества с data science-командами или внедрения ML-моделей в продукт будет преимуществом;
• Желателен опыт работы с инструментами MLOps (Kuberflow, MLFlow);
• Опыт управления небольшой командой или технического лидерства в проекте;
• Навыки планирования и распределения задач, проведение код-ревью/анализа решений, умение ставить чёткие задачи и контролировать их выполнение;
• Способность формировать эффективные команды, выстраивать процессы и мотивировать сотрудников на достижение результата.

Что компания может предложить Вам:

• Офисный или гибридный формат работы (на ваш выбор).
• Гибкое начало рабочего дня.
• Возможность развивать свои компетенции и применять знания на практике.
• Возможность поработать на крупных проектах.
• Компания заинтересована в развитии своих сотрудников: готовы привлекать наставников и оплачивать курсы для повышения квалификации.
• Отсутствие бюрократии, быстрое согласование необходимых вещей.
• Оплачиваемые отпуск и больничный лист.
• ДМС после 6 месяцев работы в компании.
• Частичная компенсация английского языка или психолога (на выбор).
• Компенсация занятий спортом.
• 4 day-off в год за счет компании.
• Компания поддерживает сотрудника в важные периоды жизни.
• Большая высококвалифицированная команда, к которой всегда можно обратиться за помощью.
• Реферальная программа за успешную рекомендацию.