Data Enablement Lead

Мы ищем универсального, высокомотивированного Руководителя по развитию данных, который поможет преодолеть разрыв между сложной серверной инфраструктурой данных и аналитическими решениями, ориентированными на бизнес. В этой роли вы будете ключевым звеном, управляющим аналитикой, отчетностью и продуктами самообслуживания данными для нашего Бизнес-подразделения (BU). В то время как наша центральная команда по инфраструктуре данных занимается потребностями общекорпоративной платформы, вы возьмете на себя ответственность за специфический стек данных нашего BU — координируя работу с центральной командой для управления существующими входными конвейерами, одновременно создавая и поддерживая наши собственные локализованные конвейеры данных, когда требуется скорость и гибкость. Помимо стандартных дашбордов и извлечения данных, ваша цель — революционизировать взаимодействие нетехнических заинтересованных сторон с данными. Вы будете разрабатывать инструменты следующего поколения для потребления данных — от высокопроизводительных кубов данных до программных роботов на базе ИИ — позволяя нашему BU получать ответы мгновенно.

Практическое инженерное обеспечение и инструментарий Конвейеры данных и бэкенд: Создание, поддержка и оптимизация конвейеров данных, питающих аналитический слой нашего BU. Работа с нашей основной платформой данных (Apache Hive) и высокопроизводительным OLAP-бэкендом (Apache Doris). Инструменты нового поколения для работы с данными: Разработка инструментов, ориентированных на нетехнических пользователей, для автоматизации доступа к данным, таких как настройка кубов данных / семантических слоев и создание программных роботов на базе ИИ/LLM (например, text-to-SQL / запросы данных на естественном языке). Архитектура и стандарты: Установление передовых практик для моделирования данных, мониторинга конвейеров и качества данных в локальном репозитории нашего BU. Техническое управление проектами и координация Межкомандное взаимодействие: Выступать в качестве основного технического связующего звена между командой аналитики / эксплуатации и центральной командой инженеров данных платформы. Управление проектами: Определение объема, приоритезация и управление полным жизненным циклом проектов аналитической инженерии, переводя нетехнические потребности в четкие технические спецификации. Обучение и управление заинтересованными сторонами: Обучение и поддержка операционной команды по инструментам самообслуживания, документации и инициативам по грамотности в области данных.

Технические навыки Инженерия данных и хранение данных: 5+ лет опыта в инженерии данных, аналитической инженерии или управлении техническими продуктами данных. Экспертиза в стеке: Глубокое знание SQL и Python. Надежный опыт работы с крупномасштабными хранилищами данных (Apache Hive) и современными OLAP-движками (Apache Doris, ClickHouse, StarRocks или аналогичными). Продукты данных и инновации в области ИИ: Продемонстрированный интерес или опыт в создании интерактивных инструментов для работы с данными (например, Cube.js, семантические слои) или в использовании фреймворков ИИ/LLM (например, LangChain, OpenAI API, конвейеры Text-to-SQL) для упрощения извлечения данных. Моделирование данных: Глубокое понимание методов размерностного моделирования, звездных схем, агрегации данных и оптимизации запросов. Управление проектами и заинтересованными сторонами Подтвержденная способность координировать работу межфункциональных инженерных команд с конкурирующими бизнес-приоритетами. Сильные навыки управления проектами — способность отслеживать зависимости, снижать риски и четко управлять ожиданиями заинтересованных сторон без микроменеджмента. Прагматичный подход к компромиссу "Создать против Координировать" — знание, когда полагаться на центральные платформы, а когда создавать легкие локальные решения.