Старший менеджер продукта Data Platform

Задачи

• Определять стратегию, цели и приоритеты развития Data Platform в части инструментов для работы с данными — LLM-agent, self-service ETL, предсконфигурированные Jupyter-ноутбуки, единый оркестратор, банк метрик, единый Git, DataHub (lineage и метаданные)
• Быть центром коммуникации для всех заказчиков вверенных продуктов, управлять их ожиданиями и релевантным образом управлять бэклогом core-разработки
• Выстраивать централизирующую функцию инструментов Data Platform для бизнес-юнитов и команд, использующих их в своей аналитической и инженерной деятельности
• Совместно с командами core-разработки формулировать цели, архитектурные решения и требования к системам и инструментам, обеспечивающим единый цикл работы с данными, и синхронизировать сформированные цели с целями заказчиков
• Отвечать за верхнеуровневую архитектуру, CJM, взаимную интеграцию и целостность экосистемы инструментов (OneGit как центральный компонент, увязывающий ETL-инструменты, DataHub, lineage и метаинформацию)
• Формировать и поддерживать синхронизированные бэклоги по каждому из инструментов, обеспечивать их согласованность между командами и с общей стратегией развития платформы
• Управлять приоритизацией задач, контролировать выполнение, влиять на ход разработки, даже если команды находятся вне прямого подчинения (матричная структура)
• Быть ответственным за аудиторные метрики над данными и инструментами, понимать, какие данные и где используются, строить контроль и мониторинг их качества и покрытия
• Развивать культуру продуктового подхода в инженерных командах, соединяя техническую глубину и ориентацию на бизнес-ценность
• Работать руками с инструментами — тестировать фичи, проверять сценарии использования, на основании опыта вносить улучшения и управленческие корректировки

Требования

• Глубокое понимание принципов построения ETL-инфраструктуры, работы с оркестраторами, CI/CD-практик для data pipelines, управления схемами и метаданными, работы RAG систем и LLM-агентов
• Практический опыт в архитектуре и проектировании инструментов самообслуживания для data-инженеров и аналитиков (Airflow, Spark, dbt, Prefect, Jupyter, Kafka и другие — любые аналоги)
• Опыт руководства командами или направлениями не менее двух лет (Team Lead / Tech Lead / Product Owner уровня), умение ставить цели и управлять приоритетами в матричной структуре
• Умение работать на стыке: понимать технические детали (до уровня кода и инфраструктуры) и одновременно мыслить как продакт, выстраивая ценность и метрики успеха
• Понимание архитектуры data mesh / data platform / data governance, принципов lineage, каталогов метаданных и управления качеством данных
• Развитые навыки коммуникации и фасилитации: умение выстраивать взаимодействие с core-командами, аналитиками, разработчиками и менеджментом

Условия

• Работа в современном офисе БЦ «Аврора», гибрид
• График работы 5/2
• Официальное оформление по ТК РФ с первого дня
• Программа ДМС для сотрудников и их детей с первого месяца работы
• Компенсация спорта
• Компенсация обедов
• Спортивный зал в офисе