Data Architect
⚲ Warszawa
30 240 zł / mies.
Wymagania
- min. 5 lat doświadczenia w modelowaniu danych (hurtownie danych, lakehouse, BigQuery)
- praktyczna znajomość narzędzi modelarskich: Erwin, Enterprise Architect
- znajomość podejść modelowania: Data Vault 2.0 / Kimball / 3NF
- znajomość i rozumienie wymagań regulacyjnych sektora bankowego
Mile widziane
- doświadczenie w roli architekta danych, modelarza lub analityka systemowego w banku (najlepiej na polskim rynku)
- doświadczenie w Data Governance (Data Catalog, lineage, DQ)
- praktyczne doświadczenie w projektowaniu wydajnych rozwiązań BigQuery (partycjonowanie, clustering, koszty)
- znajomość narzędzi ETL/ELT: dbt, Dataform
Opis stanowiska
Projekt dotyczy modelowania danych dla sektora bankowego — będziesz projektować logiczne i fizyczne modele danych (Data Vault 2.0 / Kimball / 3NF) w oparciu o BigQuery, a także rozwijać standardy governance, metadane i słowniki biznesowe. Realnie oznacza to dużo pracy z interesariuszami: tłumaczenie wymagań biznesu na modele i negocjowanie rozwiązań zarówno z osobami nietechnicznymi, jak i technicznymi. To oferta dla doświadczonego modelarza/architekta danych, który swobodnie porusza się w środowisku regulacyjnym banku i lubi pracę koncepcyjną od podstaw. Uwaga: 'rozwój skalowalnych struktur danych' w praktyce może oznaczać projektowanie pod znaczący wzrost wolumenu danych i użytkowników, więc warto dopytać o skalę i obecny stan architektury.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Umiejętność przekładania wymagań biznesowych na modele danych
Oczekuje się, że będziesz w stanie zrozumieć, czego chce biznes i przełożyć to na konkretne rozwiązania techniczne, co może oznaczać potrzebę częstych interakcji i negocjacji.
🔴
Doświadczenie w pracy z interesariuszami (biznes + IT)
Będziesz musiał komunikować się i negocjować zarówno z osobami nietechnicznymi, jak i technicznymi, co może wymagać dużej elastyczności i cierpliwości.
🔴
Rozwój skalowalnych struktur danych
Może to oznaczać pracę nad rozwiązaniami, które będą musiały obsłużyć znaczący wzrost ilości danych i użytkowników, co wymaga przemyślanego projektowania od podstaw.
🟡
Praktyczne doświadczenie w projektowaniu wydajnych rozwiązań BigQuery (partycjonowanie, clustering, koszty)
Oprócz samej wiedzy teoretycznej, oczekuje się, że będziesz w stanie aktywnie optymalizować koszty i wydajność, co może być czasochłonne.
🟡
Tworzymy oprogramowanie, które umożliwia ludziom dokonywanie zmian, działanie w szybszym tempie oraz osiąganie lepszych rezultatów.
Firma podkreśla swój wpływ na efektywność i szybkość działania, co może sugerować presję na szybkie dostarczanie rezultatów.