Data Architect - Governance & Quality

Мы — Data & Analytics Global Capability в Software Mind. Мы проектируем, создаём и поддерживаем решения для работы с данными и аналитики для клиентов из разных отраслей: финансовые услуги, телеком, медиа и развлечения, ритейл, производство, гейминг, здравоохранение и другие. Наши проекты работают на современных платформах данных, преимущественно Snowflake и Databricks на Azure, AWS и GCP, а также в on-premises и гибридных средах.

Мы ищем эксперта Data Architect / Data Governance, который поможет упорядочить и стандартизировать то, как организация понимает и использует данные. Ваша основная задача — проектировать и развивать архитектуру данных на уровне всей организации, чтобы данные были согласованными, чётко определёнными и готовыми к использованию в аналитике, AI и интеграциях систем. Вы будете связующим звеном между мирами бизнеса, данных и технологий, соединяя стратегию, стандарты и практику.

• Проектировать семантические, логические и концептуальные модели данных на основе бизнес-доменов и организационных процессов.
• Определять и стандартизировать корпоративную модель данных в рамках инициативы Data Governance.
• Создавать и поддерживать референсную архитектуру (логическую и техническую референсные архитектуры) и паттерны проектирования для доменов данных.
• Участвовать в создании стратегии и roadmap развития архитектуры данных, которые поддерживают видение программы Data Governance и цели организации.
• Сотрудничать с командами Data Governance, Data Management, Analytics, AI и Data Engineering для интеграции моделей с каталогом данных и инструментами управления метаданными.
• Поддерживать технические команды во внедрении моделей в слоях данных.
• Участвовать в проектировании процессов интеграции данных, потоков данных и качества данных (data lineage, data contracts, data quality).
• Выявлять и сертифицировать авторитетные источники данных в рамках доменов организации.
• Контролировать соответствие решений для работы с данными политикам и стандартам Data Governance, а также архитектурным рекомендациям.
• Поддерживать разрешение конфликтов и проблем с данными.
• Создавать архитектурную документацию, метамодели и диаграммы связей между доменами.
• Консультировать и развивать good practices в области моделирования, метаданных и информационной архитектуры.
• Участвовать в определении видения, приоритетов и направлений развития архитектуры данных в организации. Presales и консультирование клиентов:
• Работать вместе с командами продаж и отраслевыми командами в роли технического presales: discovery-воркшопы, проектирование решений, оценки и технические части предложений и RFP.
• Представлять архитектуры и рекомендации стейкхолдерам клиента — от инженерных команд до C-level.
• Проектировать и проводить PoC и технические демо.
• Оценивать новые подходы и инструменты (data mesh, streaming-first, AI-native платформы) и делиться полученными знаниями внутри компании и за её пределами.

• Опыт участия в проектах по Data Governance, Data Quality, Master Data и Metadata Management.
• Опыт моделирования данных (концептуального, логического, физического), предпочтительно в крупной организации или в сложных экосистемах данных.
• Глубокое знание современных Data Platforms (Snowflake/Databricks).
• Практическое знание инструментов и методологий, таких как ER, UML, IDEF1X, Data Vault, 3NF, Kimball/Inmon.
• Умение работать с каталогами данных и инструментами управления метаданными (например, DataHub, Collibra, Alation, Atlan).
• Знание SQL и реляционных моделей данных.
• Опыт работы с системами баз данных и архитектурой данных в облачной среде (AWS, GCP, Azure).
• Умение работать с инженерными и аналитическими командами, чтобы превращать бизнес-потребности в модели данных.
• Понимание принципов безопасности, доступности и контроля данных.
• Хорошее владение английским языком (чтение документации, участие в обсуждениях в сообществах).

• Знание концепций и технологий, связанных с семантическим слоем данных: ontologies, RDF, OWL, GraphQL, dbt Semantic Layer, Semantic Kernel.
• Знание Python для автоматизации, валидации моделей и интеграций через API.
• Знание событийно-ориентированной (event-driven) архитектуры данных.
• Опыт создания и поддержки архитектурной документации.

• Гибкие форматы сотрудничества, в том числе удалённые
• Международные проекты с ведущими мировыми клиентами
• Поездки, связанные с международными проектами
• Некорпоративная атмосфера
• Доступ* к языковым курсам
• Доступ* к инициативам по обмену знаниями
• Доступ* к частной медицинской страховке и страхованию жизни
• Доступ* к карте multisport

Наличие и условия отдельных льгот могут различаться в зависимости от выбранной формы сотрудничества.