Data Architect Lead

Цель должности

Отвечать за комплексную стратегию архитектуры данных в организации, руководя проектированием масштабируемых, безопасных и высокопроизводительных платформ данных. Выступать в качестве технического авторитета по моделированию данных, интеграции, управлению и инфраструктуре, одновременно руководя командой архитекторов/инженеров данных и направляя межфункциональных заинтересованных сторон в инициативах, основанных на данных.

Ключевые обязанности

Архитектура и стратегия

• Определять и владеть стратегией, стандартами и дорожной картой корпоративной архитектуры данных, соответствующими бизнес-целям. • Проектировать масштабируемые модели данных (концептуальные, логические, физические) в средах OLTP, OLAP и data lake/lakehouse. • Разрабатывать архитектуру конвейеров данных, процессов ETL/ELT и шаблонов интеграции между исходными системами, хранилищами данных и последующими приложениями. • Оценивать и выбирать подходящие платформы данных, инструменты и технологии (облачные хранилища данных, lakehouses, потоковые платформы). • Определять и обеспечивать соблюдение принципов управления данными, качества данных, управления основными данными (MDM) и управления метаданными.

Техническое лидерство

• Руководить и наставлять команду архитекторов данных, инженеров данных и/или аналитиков. • Проверять и утверждать проекты архитектуры данных, модели данных и технические решения, предлагаемые командой. • Устанавливать техническое направление по безопасности данных, конфиденциальности, контролю доступа и соответствию требованиям (например, GDPR, требования к месту хранения данных). • Стимулировать внедрение передовых практик в области моделирования данных, соглашений об именовании, контроля версий и документации.

Реализация и сотрудничество

• Сотрудничать с бизнес-стейкхолдерами, владельцами продуктов и инженерными командами для преобразования бизнес-требований в решения по архитектуре данных. • Сотрудничать с командами BI/Analytics, Data Science и приложений для обеспечения структурирования данных для отчетности, аналитики и сценариев использования AI/ML. • Контролировать стратегии миграции данных, включая вывод из эксплуатации устаревших систем и проекты миграции в облако. • Поддерживать интеграционные проекты, обеспечивая согласованный и надежный поток данных между системами (ERP, CRM, сторонние приложения). • Участвовать в советах по рассмотрению архитектуры и предоставлять техническое одобрение крупных инициатив в области данных.

Управление и качество

• Устанавливать стандарты качества данных, процессы мониторинга и исправления. • Определять и поддерживать каталоги данных, происхождение данных (data lineage) и репозитории метаданных. • Обеспечивать, чтобы архитектурные решения поддерживали масштабируемость, производительность, безопасность и оптимизацию затрат.

Требования

• 8-10 лет опыта в области архитектуры данных, инженерии данных или смежных ролях, из них не менее 3-5 лет в руководящей/архитектурной роли. • Обширный практический опыт проектирования моделей данных (например, реляционное моделирование, схемы "звезда"/"снежинка", нормализованные/денормализованные модели). • Глубокая экспертиза по крайней мере в одной основной облачной платформе данных (AWS Redshift/Glue, Azure Synapse/Data Factory, GCP BigQuery/Dataflow, Snowflake, Databricks). • Уверенные навыки SQL и опыт работы с инструментами ETL/ELT (Informatica, Talend, dbt, Azure Data Factory и т. д.). • Опыт работы с хранилищами данных, data lakes и/или lakehouse архитектурами. • Твердое понимание принципов управления данными, MDM, качества данных и управления метаданными. • Опыт работы с API-интеграциями и событийно-ориентированными интеграциями (Kafka, REST, OIC и т. д.). • Сильные навыки управления стейкхолдерами и способность преобразовывать потребности бизнеса в техническую архитектуру. • Опыт руководства и наставничества техническими командами.

Желательно

• Опыт работы с инструментами BI/отчетности (Power BI, Tableau, OBIEE, Looker). • Знакомство с требованиями к конвейерам данных для AI/ML и feature stores. • Опыт работы с фреймворками безопасности/соответствия данных (GDPR, HIPAA, требования к месту хранения данных). • Соответствующие сертификаты (AWS/Azure/GCP Data Architect, Snowflake, Databricks, DAMA/CDMP). • Опыт работы в определенном отраслевом вертикале, связанном с нанимающей организацией (финансы, здравоохранение, государственное управление, розничная торговля). • Опыт программирования на Python или Scala для задач инженерии данных.

Ключевые компетенции

Стратегическое мышление, глубокая техническая экспертиза в сочетании с деловой хваткой, способность к лидерству и наставничеству, структурированное решение проблем, четкая коммуникация как с техническими, так и с нетехническими заинтересованными сторонами.