Data QA Engineer (Middle)

Ajax Systems — международная технологическая компания и крупнейший в Европе производитель охранных систем. Продуктам Ajax доверяют уже более 4,5 миллионов конечных пользователей и 330 тысяч PRO-пользователей в более чем 180 странах. Компания предлагает комплексные решения для защиты жилых и коммерческих объектов различного масштаба. Сейчас портфолио Ajax насчитывает 280 устройств для защиты от вторжения, видеонаблюдения, пожарной безопасности и комфорта и автоматизации. Каждый год мы демонстрируем кратный рост как в численности команды, так и в количестве пользователей по всему миру.

Ajax Systems имеет производство полного цикла: от генерации идей и создания прототипов до массового производства и продажи по всему миру. Каждый департамент закрывает определенную операционную потребность бизнеса в полной мере. Специалисты компании вовлечены на всех этапах: от производственной линии в Украине до логистического центра в Польше, откуда продукцию отправляют дистрибьюторам по всему миру.

Сейчас мы ищем Data QA Engineer (Middle) в команду Data Warehouse & Analytics, который поможет построить системный подход к тестированию данных и обеспечит их качество на всех этапах обработки — от источников до финальных аналитических витрин.

Наша команда работает над развитием корпоративной платформы данных на базе Databricks, интеграцией данных из SAP, 1С и других систем, подготовкой master data для внедрения SAP на международных производственных площадках, а также автоматизацией управленческой и аналитической отчетности.

Это возможность приобщиться к построению процессов Data QA практически с нуля, влиять на подходы к тестированию и развивать автоматизацию проверок качества данных.

Основные обязанности:

• Построение и развитие процессов тестирования данных в команде Data Warehouse & Analytics.
• Тестирование ETL/ELT-процессов и проверка корректности передачи и трансформации данных из SAP, 1С и других источников в Databricks.
• Проверка соответствия данных бизнес-требованиям на всех этапах обработки: от source-систем до финальных аналитических витрин.
• Проведение Data Validation и Source-to-Target Reconciliation для обеспечения точности, полноты и согласованности данных.
• Проверка бизнес-логики трансформаций, правил обработки и обогащения данных.
• Выявление дублей, пропущенных записей, некорректных значений и других аномалий в данных.
• Разработка и поддержка тест-кейсов, тестовых сценариев и правил проверки качества данных.
• Построение и развитие автоматизированного тестирования данных, в частности регрессионных проверок.
• Проверка корректности данных после изменений в data pipelines, структурах данных и бизнес-логике.
• Участие в тестировании процессов подготовки master data для внедрения SAP.
• Анализ причин расхождений в данных и взаимодействие с Data Engineers, Business Analysts и смежными командами для их устранения.
• Участие в совершенствовании подходов к Data Quality и повышении надежности процессов обработки данных.

Наши ожидания:

• От 2 лет коммерческого опыта в Data QA, ETL QA, DWH QA или Software QA со значительным фокусом на тестировании данных.
• Уверенное владение SQL: самостоятельное написание запросов, работа с JOIN, CTE, фильтрацией, агрегацией и выборками из нескольких таблиц.
• Знание Python и понимание возможностей его использования для тестирования и автоматизации проверок данных.
• Понимание принципов Quality Engineering и практических подходов к построению процессов тестирования.
• Понимание ETL/ELT-процессов, архитектуры Data Warehouse и жизненного цикла данных.
• Знание принципов Data Quality, Data Validation, Data Reconciliation и Data Governance.
• Опыт проверки корректности трансформаций данных и соответствия результатов бизнес-требованиям.
• Понимание принципов регрессионного тестирования и автоматизации тестовых проверок.
• Развитые аналитические навыки, способность самостоятельно разбираться в сложной бизнес-логике и находить причины проблем с данными.
• Проактивность, системность, конструктивная коммуникация и способность организовывать работу в условиях динамических приоритетов.
• Английский язык на уровне от Intermediate для работы с документацией и коммуникации с международными командами.

Будет преимуществом:

• Практический опыт автоматизации Data Quality / Data Validation тестов.
• Опыт работы с Databricks, PySpark, Spark.
• Опыт работы с Python-based testing frameworks, pytest, Great Expectations, dbt tests, Soda или аналогичными инструментами.
• Опыт тестирования интеграций SAP с DWH или другими корпоративными платформами данных.
• Опыт построения процессов тестирования с нуля.
• Понимание CI/CD и опыт интеграции автоматизированных тестов в процессы разработки.
• Опыт работы с большими объемами данных и многоисточниковыми интеграциями.
• Опыт работы с BI-решениями, в частности Power BI.

Что предлагаем:

• Участие в масштабных международных проектах по развитию корпоративной платформы данных.
• Возможность построить и развивать направление Data QA, влияя на инструменты и подходы к тестированию.
• Работа с современным технологическим стеком: Databricks, Python, SQL, PySpark.
• Сотрудничество с командой Data Engineers, SAP-специалистов и бизнес-аналитиков.
• Возможность профессионального развития на стыке Quality Engineering, Data Engineering и Business Analytics.
• Работа в одном из наших комфортабельных офисов. Офис оборудован генератором и укрытием.
• Официальное трудоустройство со стабильной оплатой и всеми гарантиями Дія Сіті резидента.
• Гибкий график.
• Компенсация обучения.
• Занятия английским.
• Медицинское страхование.
• Комплект системы безопасности Ajax (участие в проекте бета-теста — получение и тестирование новых гаджетов до их релиза).
• Драйвовая команда и zero bullshit culture.

Присоединяйтесь, чтобы сделать Made in Ukraine синонимом надежности!