✅Ищем Lead Data Engineer / Data Platform Lead.

🦸Нам нужен сильный hands-on Lead / Staff Data Engineer, которому можно передать технический ownership за Data Core.

📁О проекте: Мы строим Customer Intelligence & Personalization Platform для зарубежной экосистемы бизнесов.

💼Что предстоит делать: •Нужно не только принимать технические решения, но и самостоятельно реализовывать ключевые части платформы. •Владеть архитектурой и развитием Data Core. •Проектировать слои Bronze / Silver / Gold и модели данных. •Исследовать банковские, legacy- и внешние источники, восстанавливать их семантику. •Строить pipelines от raw-данных до подготовленных data products. •Разрабатывать трансформации на SQL / dbt / Python. •Определять инженерные стандарты для ELT, data modelling, metadata, lineage и data quality. •Развивать data catalog и metadata-as-code подход. •Проектировать data contracts и интеграции Data Core с другими компонентами. •Переводить исследовательские решения и ручные процессы в production. •Работать с Git, CI/CD, Docker, Linux и закрытыми Dev/UAT-контурами. •В команде также будут инженеры и data scientist.

🏆Мы используем AI-native подход к разработке и ожидаем того же от кандидата. AI для нас — инструмент повышения производительности сильного инженера, а не замена инженерной экспертизы.

⚙️Квалификация и опыт: •Core banking / legacy banking systems. •Опыт работы Lead / Staff / Principal Data Engineer или сильного Senior с архитектурным ownership. •Опыт проектирования и самостоятельной реализации data platform / DWH / Lakehouse. •Customer 360 / Golden Record / MDM •Сильный SQL и уверенный Python. •dbt или аналогичные transformation frameworks. •Airflow / Dagster / Prefect или аналоги. •Хорошее понимание data modelling, historization, grain и master entities. •Практический опыт data quality, lineage и metadata management. •Data Vault 2.0. •OpenMetadata или другие data catalog solutions. •Умение самостоятельно принимать технические решения и отвечать за результат. •Опыт работы с плохо документированными источниками. •Git, CI/CD, Docker, Linux. •Практический AI-native способ разработки.