Data Quality инженер

- формировать методологию Master Data, изучать существующие управленческие срезы, их состав, владельцев и способы управления; - разрабатывать и поддерживать актуальную модель данных по штатным единицам, проектируя атрибутивный состав; - создавать правила использования корпоративных данных для технологических команд, сервисов и бизнес-функций. Разрабатывать общие документы по Data Lineage и бизнес-глоссарию; - модернизировать внутренние сервисы с фокусом на повышение качества данных: оптимизировать бизнес-логику, взаимодействие межсервисов и производительность запросов; - настраивать системы контроля и а актуализировать дата-контракты; - участвовать в проектировании и создании витрин данных; - определять ТЗ для доработки мастер-систем и проверять результат.

- имеете опыт работы системным аналитиком DWH не менее 3 лет; - разрабатывали модели данных, витрины данных и внедряли ETL-процессы (работа с данными по API, Kafka и т.д.); - внедряли в командах процессы повышения стабильности и качества данных; - хорошо владеете SQL, удачно оптимизировали запросы и понимаете архитектуру хранилища данных (Anchor Modeling, Data Vault, Снежинка); - умеете презентовать сложные технические решения простым и понятным языком.

Мы занимаемся аналитикой управления персоналом, компенсациями и льготами и поддерживаем операционные процессы в сфере кадров в Авито. В зоне нашей ответственности также находится кадровое администрирование и работа с организационной структурой компании. Наша ключевая цель — обеспечение высокого качества данных, на основе которых принимаются решения по управлению персоналом. Перед направлением Data Quality стоят следующие цели: - Формирование методологии Master Data. Нужно изучать, какие у нас есть управленческие срезы, из чего они состоят, кто и как ими управляет. - Управление моделью данных в HR. Нужно выстроить и держать в актуальном состоянии модель данных по штатным единицам и проектировать атрибутивный состав штатных единиц. - Data Governance. Нужно создать правила использования корпоративных данных для всех технологических команд и сервисов, а также для бизнес-функций. Нужно выработать общую для всех документацию по Data Lineage (происхождение данных) и бизнес-глоссарий. - Развитие внутренних сервисов, направленных на рост качества. Нужно модернизировать бизнес-логику сервисов, оптимизировать межсервисное взаимодействие, повышать производительность запросов. Настраивать системы контроля (мониторинга) и актуализировать дата-контракты.

- имееете опыт в сфере HR; - фокусируетесь на сущности данных, чтобы создавать более точные решения; - опыт работы с 1С системами будет плюсом; - работаете с BI-инструментами (нашей BI-платформой — Redash); - создаёте функциональные и визуально привлекательные дашборды.

- возможность реализовать свои идеи в проекте с многомиллионной аудиторией; - талантливая команда, готовая поддержать ваши инициативы; - мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы; - прозрачная система премий, достойная зарплата — размер обсудим на собеседовании; - личный бюджет на обучение, который можно тратить на книги, курсы и конференции; - забота о здоровье: с первого дня у вас будет ДМС со стоматологией, в офисе принимают терапевт и массажист; - замечательный офис в двух минутах от метро «Белорусская»: панорамный вид на центр города, места для уединённой работы и зоны отдыха.