HAPI - Product owner, Data Platform and Data Products

Это практическая, высоко коллаборативная роль, встроенная в нашу команду Data Engineering, работающая на стыке инфраструктуры данных и бизнес-ценности. Вы будете отвечать за сквозной бэклог нашего AWS-native data platform, от ingest‑а необработанных данных и оркестрации конвейеров до каталогизации данных, управления и поставки API и аналитики, которые поддерживают как внутренние команды, так и клиентские продукты. Вы станете связующим звеном между Engineering, Product Management, Data Analysts, Solutions Architecture и Implementation/Support. Вы будете переводить сложные технические требования в чёткую, выполнимую работу, одновременно поддерживая общий дорожный план в соответствии с бизнес‑приоритетами. Это не чисто стратегическая роль. Вы будете в деталях: совместно писать тикеты с инженерами, триажить проблемы качества данных, проверять спецификации конвейеров и обеспечивать соблюдение сроков поставки.

• Владеть и поддерживать бэклог продукта data platform, обеспечивая его хорошую приоритизацию, видимость и соответствие как техническим, так и бизнес‑целям.
• Совместно с Data Engineers писать эпики, фичи и пользовательские истории, включая чёткие критерии приёма, data contracts и технические спецификации.
• Организовывать планирование спринтов, grooming бэклога и ретроспективы в партнёрстве с лидером команды Data Engineering.
• Активно триажить входящие запросы от Product Management, Data Analysts, Solutions Architecture и Implementation/Support, переводя их в выполнимые элементы бэклога.
• Устранять блокирующие факторы и проактивно эскалировать риски или проблемы доставки Head of Engineering.
• Определять и приоритизировать требования к AWS-native data ingestion pipelines, ETL/ELT workflow и архитектуре data lake в тесном сотрудничестве с Data Engineers.
• Владеть бэклогом data catalog и governance, обеспечивая документирование, доступность и надёжность data assets для downstream потребителей.
• Формировать требования к фреймворкам качества данных, мониторингу и SLA для конвейеров платформы.
• Сотрудничать с Application Engineering для эффективной интеграции data products и API в клиентские и внутренние системы.
• Переводить бизнес‑ и аналитические требования от Data Analysts и Product Managers в чётко определённые спецификации data product, включая наборы данных, API и готовые к использованию дашборды.
• Определять метрики успеха data products и отслеживать их принятие, качество и производительность после запуска.
• Обеспечивать соответствие data products требованиям по задержке, надёжности и масштабируемости в среде high-volume SaaS.
• Сотрудничать с командой Product Management и Solutions Architecture для поддержания согласованного дорожного плана data platform, балансируя краткосрочную поставку и долгосрочное здоровье платформы.
• Быть основной точкой контакта для команд Implementation и Support по вопросам, багам и запросам функций, связанным с данными.
• Предоставлять регулярные, прозрачные обновления о прогрессе платформы, рисках и предстоящих вехах руководству Engineering и кросс‑функциональным стейкхолдерам.
• Собирать обратную связь от внутренних и внешних потребителей данных для постоянного улучшения платформы.

• 2-4 года опыта работы в роли Product Owner или Product Manager с прямой ответственностью за продукты data engineering, data platform или data infrastructure.
• Практический опыт работы в Agile/Scrum командах в качестве PO — написание и уточнение тикетов, проведение спринт‑церемоний и управление живым бэклогом.
• Глубокие знания современных cloud-native data архитектур, включая data lakes, lakehouses и паттерны ELT/ETL конвейеров.
• Практический опыт работы с AWS data services (например, S3, Glue, Athena, Air Flow, DynamoDb, Aurora Clusters и т.д.) — сертификат AWS Cloud Practitioner будет плюсом.
• Умение читать и критически оценивать логику data pipeline, data модели и определения схем — писать production‑код не требуется, но необходимо понимать, что строят инженеры.
• Опыт определения data contracts, требований к качеству данных или SLA‑фреймворков для data pipelines.
• Доказанная способность соединять технические команды data engineering и нетехнических бизнес‑стейкхолдеров, свободно переводя требования в обе стороны.
• Опыт работы с Jira для управления бэклогом и отслеживания спринтов.
• Сильные письменные и устные коммуникативные навыки, подтверждённые опытом создания чёткой, лаконичной технической документации и требований.
• Степень бакалавра в области Computer Science, Information Systems, Data Engineering или смежной технической области — либо эквивалентный практический опыт.

• Опыт работы с инструментами data catalog или data governance.
• Знакомство с дизайном data API — REST или GraphQL — и опыт определения требований к поставке data product через API.
• Опыт в или глубокое понимание индустрии гостеприимства.
• Знакомство со стандартами данных гостеприимства, такими как HTNG, или опыт интеграции с Property Management Systems (PMS).
• Опыт работы с командами Solutions Architecture над дизайном multi-tenant SaaS платформы.
• Опыт работы в быстрорастущей компании стадии роста или с модульными, платформенно‑ориентированными продуктовыми архитектурами.