Должность: Архитектор данных, Корпоративная платформа данных
Местоположение: 2 локации / Гибрид
Местоположение: Орвилл, Огайо
Местоположение: Акрон, Огайо
Рабочее место: Гибрид
Занятость: Полная
Ваши возможности в роли архитектора данных, корпоративной платформы данных
Архитектор данных отвечает за проектирование и поддержку корпоративных моделей данных, которые поддерживают аналитику, отчетность и принятие решений на основе данных. Эта роль гарантирует, что структуры данных масштабируемы, последовательны и соответствуют потребностям бизнеса, одновременно поддерживая эффективное использование данных в организации. Архитектор данных вносит вклад в корпоративное управление данными для аналитики и стандарты моделирования, определяя структуры данных, проверяя реализации, улучшая качество и согласованность моделей, а также работая в различных доменах данных для обеспечения соответствия между исходными данными, созданными уровнями данных и опубликованными аналитическими активами.
Эта роль применяет и обеспечивает соблюдение лучших практик в области размерностного моделирования с использованием дизайна звездной схемы, включая таблицы фактов и измерений, согласованные измерения и стандартизированные метрики. Модели данных разработаны для поддержки унифицированного семантического слоя и обеспечения точной, согласованной отчетности в таких инструментах, как Tableau.
Условия работы: Гибрид - минимум 9 дней в месяц в офисе, в основном в течение ключевых недель, определяемых Компанией; возможно больше, в зависимости от потребностей бизнеса.
В этой роли вы будете:
Моделирование и проектирование данных
- Разрабатывать, создавать и поддерживать размерностные модели данных с использованием методологии звездной схемы, включая определение таблиц фактов, таблиц измерений, уровня детализации и взаимосвязей, поддерживающих корпоративную аналитику и отчетность.
- Обеспечивать оптимизацию моделей для производительности, масштабируемости и удобства использования.
- Создавать и поддерживать концептуальные, логические и физические модели данных, используя соответствующие инструменты моделирования.
- Анализировать и профилировать новые источники данных для понимания структуры, качества, взаимосвязей и бизнес-контекста, что способствует принятию правильных решений по моделированию и архитектуре.
Качество и стандарты моделей
- Применять корпоративные стандарты моделирования данных и лучшие практики во всех решениях.
- Проверять модели данных на согласованность, точность и соответствие бизнес-требованиям.
- Выявлять и устранять проблемы, связанные с дублированием, несогласованностью, плохим дизайном модели или проблемами качества данных, которые влияют на аналитику и отчетность.
- Улучшать удобство использования и ясность моделей данных для последующей аналитики и отчетности.
- Представлять команду Корпоративной платформы данных в архитектурных обзорных советах и обзорных совещаниях по дизайну, предоставляя руководство по моделированию данных, семантической согласованности и соображениям архитектуры аналитики.
Семантическое согласование и поддержка аналитики
- Создавать и поддерживать согласованный семантический слой, включая стандартизированные метрики, измерения и бизнес-логику, которые поддерживают надежную аналитику и отчетность.
- Согласовывать модели данных с требованиями отчетности, сертифицированными источниками данных и корпоративными стандартами аналитики.
- Поддерживать аналитические команды, предоставляя четкие, хорошо структурированные и понятные модели данных.
Архитектура данных и проектирование решений
- Разрабатывать и направлять решения по архитектуре данных, связанные со структурами данных и шаблонами проектирования.
- Сотрудничать с инженерами данных, чтобы обеспечить соответствие реализаций конвейеров данных намерениям утвержденных моделей данных, корпоративным стандартам и лучшим архитектурным практикам, при этом удовлетворяя требованиям к производительности и масштабируемости.
- Сотрудничать с владельцами данных, экспертами доменов, инженерами и аналитическими командами для согласования моделей данных с бизнес-процессами, приоритетами и корпоративными стандартами.
- Рекомендовать улучшения в дизайне, хранении и структуре данных.
- Обеспечивать согласованность между исходными, преобразованными и опубликованными уровнями данных.
Управление и документация
- Поддерживать стандарты метаданных, происхождения данных и документации.
- Определять и документировать модели данных, включая структуру, определения и руководство по использованию.
- Обеспечивать соответствие моделей стандартам управления в отношении владения, классификации и соответствия.
- Вносить вклад в улучшение обнаруживаемости и доверия к корпоративным данным.
- Сотрудничать с командами по платформе, управлению и безопасности, чтобы обеспечить соответствие моделей данных и архитектурных решений корпоративным стандартам безопасности, конфиденциальности, классификации данных и контроля доступа.
Что мы ищем
Минимальные требования:
- Степень бакалавра, эквивалентный опыт или специализированное обучение в области информационных технологий
- 8+ лет опыта в области моделирования данных, архитектуры данных, аналитики или старших инженеров по данным
- Подтвержденная способность эффективно сотрудничать с техническими командами, бизнес-стейкхолдерами и партнерами по доменам данных для обеспечения согласованности и внедрения
- Продвинутые навыки SQL и опыт работы с большими наборами данных
- Опыт проектирования моделей данных, структур метаданных и семантических основ, поддерживающих надежную аналитику, отчетность и новые сценарии использования ИИ
- Опыт работы с Databricks, архитектурами lakehouse или аналогичными современными облачными платформами данных
- Глубокое понимание структур данных, взаимосвязей и оптимизации производительности
- Способность критически и концептуально мыслить, четко доносить сложные темы архитектуры данных и адаптировать рекомендации для технических и нетехнических аудиторий
Дополнительные навыки и опыт, которые, по нашему мнению, сделают человека успешным в этой роли (необязательно):
- Опыт создания и поддержки концептуальных, логических и физических моделей данных с использованием корпоративных инструментов моделирования, таких как ER/Studio, Erwin или эквивалентных платформ
- Опыт использования управления метаданными, каталога данных, происхождения данных и возможностей управления для улучшения обнаруживаемости, отслеживаемости и доверия к данным в корпоративных аналитических средах, включая платформы, такие как Atlan или аналогичные решения
- Опыт работы в нескольких областях жизненного цикла аналитики, включая инженерию данных, моделирование данных и решения для бизнес-аналитики/отчетности
- Знакомство с Python и современными рабочими процессами инженерии данных
- Знакомство с системами контроля версий и практиками совместной разработки (например, Git, GitHub, Azure DevOps)
- Понимание концепций и рабочих процессов современных платформ данных
- Понимание того, как архитектура данных, метаданные и управление позволяют создавать надежные аналитические решения и решения для ИИ
Правильное место для вас
Мы смелые, добрые, стремимся поступать правильно, играем, чтобы победить, и верим в сильное сообщество, которое процветает вместе. Наша культура основана на наших Основных убеждениях, и мы верим в поддержку каждого сотрудника, удовлетворяя его физические, эмоциональные и финансовые потребности.
Оставайтесь на связи с нами в LinkedIn®
Мы являемся работодателем, предоставляющим равные возможности. Все кандидаты будут рассматриваться для трудоустройства независимо от расы, цвета кожи, религии, пола, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, генетической информации, возраста, национального происхождения, статуса инвалидности или статуса ветерана, подлежащего защите.
