Lead Data Engineer

Мы ищем Lead Data Engineer, чтобы помогать нашим клиентам проектировать, создавать и эксплуатировать надёжные платформы данных, превращающие сложные данные в полезные бизнес-инсайты.

Вы будете работать на всех этапах жизненного цикла данных: от архитектуры и интеграции источников до конвейеров данных, семантических моделей, визуализации и отчётности. Вы привнесёте сильные инженерные навыки в Python и SQL, а также практический опыт как минимум с одним из инструментов: Databricks, Snowflake или Microsoft Fabric.

Тесно взаимодействуя с клиентами, аналитиками, специалистами по данным (data scientists) и коллегами-инженерами, вы будете превращать бизнес-требования в безопасные, поддерживаемые и масштабируемые решения для работы с данными. Вы также будете давать технические рекомендации, участвовать в принятии проектных решений и помогать команде укреплять инженерные практики.

• Работать напрямую с клиентами, превращая бизнес-требования в технические решения; давать рекомендации и участвовать в принятии проектных решений.
• Проектировать, создавать и поддерживать конвейеры данных для загрузки, преобразования и доставки данных из различных источников, включая API.
• Разрабатывать решения на Databricks, Snowflake или Microsoft Fabric, выбирая подходы, которые соответствуют требованиям клиента и его существующей среде.
• Участвовать в проектировании архитектуры данных и решений, включая хранение, интеграцию и моделирование данных.
• Разрабатывать модели данных, онтологии и семантические слои, которые задают единые бизнес-определения и поддерживают аналитику и отчётность.
• Реализовывать оркестрацию конвейеров, планирование, мониторинг и операционную поддержку, чтобы сервисы данных оставались надёжными.
• Устранять проблемы с данными и конвейерами, повышая производительность, масштабируемость и экономическую эффективность.
• Применять контроль качества данных, автоматизированное тестирование и валидацию на протяжении всего жизненного цикла данных.
• Внедрять ролевое управление доступом (role-based access control) и следовать лучшим практикам безопасности для платформ данных и интеграций.
• Применять практики DevOps в инженерии данных, включая контроль версий, управление репозиториями, CI/CD и автоматизированное развёртывание.
• Создавать визуализации данных и отчёты, которые делают информацию понятной и полезной для бизнес-пользователей.
• Документировать решения, проводить ревью кода и делиться знаниями, чтобы обеспечивать поддерживаемую поставку и непрерывное совершенствование.

• Практический опыт поставки production-решений для работы с данными на одном или нескольких инструментах из: Databricks, Snowflake или Microsoft Fabric.
• Сильные навыки программирования на Python и SQL.
• Опыт проектирования, разработки и эксплуатации конвейеров данных, включая процессы ETL/ELT, оркестрацию и мониторинг.
• Хорошее понимание архитектуры данных и методов моделирования, включая аналитическое и многомерное (dimensional) моделирование.
• Понимание онтологий и семантического моделирования и того, как они связывают структуры данных с бизнес-понятиями.
• Практический опыт оптимизации обработки данных и устранения проблем с производительностью конвейеров, запросов и платформы.
• Опыт интеграции данных через API, включая аутентификацию, обработку ошибок и надёжный обмен данными.
• Опыт применения ролевого управления доступом (RBAC) и лучших практик безопасности данных.
• Опыт работы с Git, ведения репозиториев, написания автоматизированных тестов и построения CI/CD-процессов для решений для работы с данными.
• Опыт разработки визуализаций данных и отчётов.
• Умение чётко объяснять технические решения, продуктивно сотрудничать с бизнес- и техническими заинтересованными сторонами и направлять других инженеров.

• PostgreSQL, SQL Server, Google BigQuery или Amazon Redshift.
• R или другие языки программирования.
• Соответствующие облачные сервисы Microsoft Azure, AWS или Google Cloud.
• Соответствующие сертификаты по Databricks, Snowflake или Microsoft Fabric.

• Гибкий гибридный формат работы — 20 дней в году «работы из любого места» сверх нашей гибридной политики.
• Глобальные карьерные пути и нелинейное развитие; возможность переходить между направлениями, дисциплинами или географическими регионами.
• Непрерывное обучение: сертификации, внутренние академии, технические сообщества и конференции за счёт компании.
• Надбавка на благополучие и образ жизни, дополнительные дни отпуска за стаж (loyalty leave), инклюзивный отпуск по уходу за ребёнком и программы поддержки сотрудников.
• Живая, инклюзивная культура, где разнообразие взглядов становится движущей силой инноваций.

Endava — работодатель равных возможностей. Мы ценим различия, которые делают нас сильнее, и обязуемся проводить прозрачный найм на основе заслуг.

Дополнительные местные льготы

• Ежемесячная надбавка на образ жизни: компенсация расходов на занятия, связанные со здоровьем и благополучием, например абонементы в спортзал.
• Novated Leasing: льгота по лизингу автомобилей (новых и подержанных) до уплаты налогов.
• Loyalty Leave: дополнительный день отпуска в 3-ю, 4-ю и 5-ю годовщины работы в компании, накапливающийся максимум до 3 дополнительных дней отпуска в год.
• Инклюзивная политика отпуска по уходу за ребёнком: 12 недель отпуска для основного опекуна и 4 недели отпуска для второго опекуна.
• Work From Anywhere: помимо нашей гибридной политики работы, мы также предлагаем 20 дней работы из любого места в год. Идеально подходит для длительной поездки, чтобы уехать из города или навестить близких.