Заголовок: Аналитик по качеству данных / Тестировщик данных (Болгария/Румыния)
Местоположение: XCEE / Болгария; Румыния
Xebia — глобальный партнер в области цифровой трансформации и инжиниринга с фокусом на ИИ. Имея более чем 25-летний опыт и команду из 5 000 специалистов в 16 странах, мы помогаем организациям разрабатывать и создавать масштабируемые продукты, платформы и решения на основе данных.
Мы специализируемся на искусственном интеллекте, данных и облачных технологиях, интеллектуальной автоматизации и цифровых продуктах, сочетая глубокие технические знания с сильным акцентом на инженерное совершенство и культуру, ориентированную на людей.
В регионе CEE мы — команда из почти 1000 экспертов, создающая современные приложения, платформы данных и решения ИИ для таких клиентов, как McLaren, Aviva, Deloitte, Spotify, Disney, ING, UPS, Tesco, Truecaller, AllSaints, Volotea, Schmitz Cargobull, Allegro, InPost и многих других. Мы работаем с ведущими технологиями, включая AWS, Azure, GCP, Databricks и Snowflake, и сочетаем сильную инженерную культуру с консультационным подходом и постоянным фокусом на рост и обмен знаниями.
Проект включает миграцию устаревших данных и данных, связанных с TMS, в Google BigQuery в рамках более широкой инициативы по модернизации платформы данных. Команда отвечает за разработку фреймворков приема данных, внедрение конвейеров трансформации, обеспечение качества данных и предоставление наборов данных производственного уровня для аналитического потребления.
Ключевые технологии
Обязательно: SQL, Сверка данных, Тестирование качества данных, Валидация ETL/ELT
Предпочтительно: Google BigQuery, Python, Тестирование BI/отчетности, API, Профилирование данных
Желательно: Looker, dbt, Airflow/Composer, GCP, Наблюдаемость данных, Управление данными
Вы будете:
- Иметь сильные навыки SQL, включая сложные запросы, объединения, агрегации, оконные функции и сравнение данных
- Иметь практический опыт проверки данных в различных системах, базах данных или платформах отчетности
- Иметь подтвержденный опыт тестирования качества данных, сверки и валидации мигрированных данных
- Уметь анализировать расхождения между исходными и целевыми наборами данных и выявлять их первопричины
- Иметь опыт валидации ETL/ELT конвейеров, включая полноту, точность, согласованность и логику трансформации
- Иметь хорошее понимание моделей данных, связей, схем и зависимостей данных
- Иметь опыт тестирования структурированных и полуструктурированных данных
- Уметь преобразовывать бизнес-требования и требования к отчетности в тестовые сценарии и правила валидации
- Иметь опыт определения и выполнения проверок качества данных, включая:
- количество записей и полноту
- проверки на NULL и дубликаты
- ссылочную целостность
- сверку на уровне полей
- проверку агрегатов и KPI
- проверку бизнес-правил
- согласованность исторических данных
- Уметь различать проблемы с исходными данными, дефекты трансформации и проблемы с отчетностью/визуализацией
- Иметь опыт документирования дефектов и тесного сотрудничества с инженерами данных для расследования и устранения расхождений данных
- Иметь хорошие аналитические способности и навыки решения проблем
- Иметь опыт работы с рабочими процессами разработки на основе Git и командами, работающими по Agile
Ваш профиль:
Ваш опыт:
- Практический опыт работы с Google BigQuery
- Опыт тестирования миграций данных или миграций платформ отчетности
- Опыт проверки панелей мониторинга, отчетов, KPI и аналитических наборов данных
- Понимание концепций ETL/ELT и современных облачных архитектур данных
- Опыт автоматизированной или полуавтоматизированной валидации данных с использованием SQL и/или Python
- Базовые навыки Python для анализа данных, сравнения или автоматизации тестирования
- Опыт профилирования данных и выявления аномалий в больших наборах данных
- Понимание измерений качества данных, таких как точность, полнота, согласованность, уникальность, достоверность и своевременность
- Опыт работы с API и проверки внешних источников данных
- Понимание происхождения данных (data lineage) и способность отслеживать данные от источника через трансформации к уровню отчетности
- Опыт управления дефектами и документирования тестов
- Способность напрямую взаимодействовать с бизнес-стейкхолдерами для уточнения ожидаемых результатов отчетности и бизнес-правил
Практический опыт использования помощников на базе ИИ (например, Claude Code, GitHub Copilot, Cursor) для повышения производительности, качества или принятия решений в процессе разработки программного обеспечения.
Требуется проживание в регионе Европейского Союза и разрешение на работу.
Желательно:
- Практический опыт работы с Looker или другой BI/платформой отчетности
- Опыт работы с тестами GCP Dataform или аналогичными фреймворками тестирования данных (например, тестами dbt)
- Опыт работы в сфере розничной торговли или электронной коммерции
- Опыт сверки данных о продажах, запасах, продуктах, клиентах или транзакциях
- Знакомство с Airflow / Cloud Composer
- Опыт работы с инструментами observability данных или инструментами качества данных
- Понимание практик CI/CD для конвейеров данных и автоматизированных тестов данных
- Опыт работы с Google Cloud Platform и ее сервисами данных
- Знакомство с управлением данными (Data Governance), управлением метаданными и каталогизацией данных
- Опыт подготовки или проверки наборов данных, используемых для аналитики, Data Science или машинного обучения
Опыт структурированного применения GenAI в SDLC, включая определенные рабочие процессы, паттерны запросов или интеграции инструментов, встроенные в ежедневную работу.
Интерес и знакомство с новыми практиками, управляемыми ИИ (например, рабочие процессы на основе агентов, шаблоны автоматизации, разработка с поддержкой ИИ), с готовностью исследовать и экспериментировать за пределами стандартных подходов.
Процесс найма:
Рассмотрение резюме – HR-звонок – Интервью – Интервью с клиентом – Решение
