Перейти к содержимому

Архитектор кхд / Аналитик

Нужен архитектор данных / КХД для банковского проекта по внедрению ПВР: проектирование витрин рисков (сегментация и дефолты), слоёв ODS/DDS, историчности SCD2 и плана миграции с legacy-ядра. Ключевые требования — 5+ лет в DWH, экспертный Oracle SQL и PL/SQL, Informatica PowerCenter, постановка задач команде из трёх аналитиков и опыт в банке/финтехе. Полная удалёнка, долгосрочный проект, фиксированная месячная оплата, доход обсуждается по итогам техинтервью.

География удалёнки не уточнена

Уточните у работодателя, из каких стран можно работать.

lead удалённо ~1 492 400 – ~2 132 000 ₸ (280 000 – 400 000 RUB)

Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.

описание

Что предстоит делать

О проекте Внедрение ПВР (подход на основе внутренних рейтингов, Положение Банка России 483-П, Инструкция 199-И) в крупном банке: расчёт кредитного риска по корпоративному портфелю и ценным бумагам, управленческая отчётность по RWA, факторный и портфельный анализ. Обязанности: • Проектировать целевую архитектуру и модель данных витрин домена рисков: состав слоёв (сырой / ODS / DDS / витрины), историчность (SCD2, срезы на дату), регламент загрузки. • Разбирать существующий ландшафт: legacy-схемы и витрины на старом ядре, зависимости «витрин над витринами», предлагать решения по их развязке и разграничению атрибутного состава. • Формировать, защищать и вести план рефакторинга и переноса витрин на новое ядро: приоритеты, этапы, риски, оценка трудозатрат. • Отвечать за архитектуру ключевых доменов проекта: витрина сегментации (регуляторная и модельная сегментация, кодификация ПВР-сегментов) и витрина дефолтов (дата дефолта и выздоровления, события дефолта). • Анализировать источники данных, определять состав необходимых атрибутов; принимать решения по подключению новых источников, включая внешние, и по стандартизации технических полей сырого слоя. • Ставить задачи команде аналитиков (3 человека), декомпозировать требования, ревьюить результаты: аналитику по объектам, S2T-маппинги, SQL-прототипы, постановки на разработку. • Согласовывать ТЗ на доработки и новые витрины в Confluence: проверка модели, консистентности данных, соответствия стандартам проектирования и naming conventions. • Консультировать аналитиков по историчности, оптимизации больших объёмов, разбиению данных по датам. • При необходимости собирать прототип витрины руками — дальнейшая реализация на разработчиках Informatica. • Обсуждать и валидировать требования с бизнес-заказчиком, согласовывать логику расчёта и критерии сегментации/дефолта с заинтересованными подразделениями, защищать решения перед архитектором Oracle и руководителем центра компетенций. • Выявлять процессы под автоматизацию (загрузка, сверки, регресс-тестирование витрин, документация), участвовать в реестре контролей качества данных

требования

Что ждём от вас

  • Опыт работы с DWH/КХД от 5 лет, из них от 2 лет в роли архитектора, лида или тимлида.
  • Экспертное знание Oracle SQL: CTE, оконные и аналитические функции, партиционирование, работа с историческими данными, оптимизация сложных запросов и чтение планов выполнения.
  • Уверенное владение PL/SQL: разбор и рефакторинг унаследованных пакетов, процедур и функций, оценка стоимости переработки.
  • Практический опыт Informatica PowerCenter: разбор существующих мэппингов и воркфлоу, проектирование и оптимизация, оценка трудозатрат на доработку и перенос.
  • Опыт проектирования слоёв КХД (ODS / DDS / витрины), моделей данных и механизмов историчности: SCD2, исторические срезы, снимки на дату; знание нормальных форм.
  • Опыт работы с базами данных большого объёма и глубокой историей (10+ лет).
  • Опыт постановки задач аналитикам и ревью их результатов, приоритизации и контроля сроков.
  • Опыт подготовки Source-to-Target mapping, BRD/FSD, ТЗ, описаний потоков данных; опыт взаимодействия с бизнес-заказчиками.
  • Понимание банковской предметной области — опыт в банке или финтехе либо готовность быстро погрузиться в банковские продукты.
  • Jira, Confluence. Высшее техническое, экономическое или естественнонаучное образование
  • Будет плюсом:
  • ПВР, внутренние рейтинги, RWA, 483-П, 199-И.
  • Кредитный контур: кредитные портфели, просроченная задолженность, скоринг, резервы, риск-отчётность; витрина дефолтов.
  • Опыт восстановления и интеграции глубокой истории, планирования миграций (смена ETL-инструмента, вывод legacy из эксплуатации).
  • Процессы контроля качества данных: реестр контролей, работа с инцидентами, DQ-отчётность.
  • PostgreSQL, Greenplum, Airflow, dbt, CDC.
  • Автоматизация: Python, Shell, генерация кода и документации, автотесты витрин.
  • Git, CI/CD для БД (Liquibase, Flyway), метаданные и data lineage.
  • Опыт проведения технических собеседований и оценки кандидатов.
условия

Что предлагаем

Полностью удалённый формат, распределённая команда.
Долгосрочный проект в крупном банке; работодатель — ИТ-компания, специализирующаяся на дата-аналитике и хранилищах для банков и телекома.
Оформление обсуждается: ТК, ИП или самозанятость.
Фиксированная оплата в месяц; учёт времени в Jira по рабочему календарю, еженедельная отчётность по списаниям.
Уровень дохода обсуждается по итогам технического собеседования.
Роль преимущественно техническая: административная нагрузка вынесена на тимлида и РП, фокус — архитектура и решения.
Процесс отбора: скрининг → техническое интервью. Старт — в ближайшее время.
навыки

Стек и инструменты

salary intelligence

Эта вакансия платит больше рынка

На 36% выше медианы Data/ML по 59 вакансиям за 90 дней.

эта
1 812 200 ₸
медиана
1 332 500 ₸
p25–p75
826 150 – 1 599 000 ₸
Хотите увидеть распределение по грейдам и городам? Зарплаты Data/ML Калькулятор зарплат

Сколько платят вам?

Вакансии показывают, что обещают работодатели. Анонимно расскажите, сколько получаете вы как Data/ML-специалиста — так появится зарплата, которую платят на деле.

Без имени и компании. Отдельные ответы не публикуются.
Вакансии в Telegram-канале
Свежие вакансии Каждый день
Подписаться
??%
Match Score
Войдите и создайте резюме
Войти
Поделиться

Подходит ли вам эта вакансия?

Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть

Создать аккаунт PDF-парсинг резюме за 2 минуты

Ещё в Технохранилище

2 активные вакансии в компании

3 нед. назад

Аналитик КХД уровня Senior

~1 332 500 – ~1 812 200 ₸ (250 000 – 340 000 RUB)

Ищем Аналитика КХД уровня Senior для проектов корпоративных хранилищ данных, аналитических витрин и отчётности для крупных российских компаний, включая банки и финансовые организации. Нужны опыт DWH/КХД от 3 лет, банковская сфера от 2 лет, сильный SQL, Oracle, PL/SQL и понимание ETL. Предлагают удалённую работу, полную занятость, гибкие форматы оформления и проекты от 6–12 месяцев.

DWH КХД Аналитические витрины +15

География удалёнки не уточнена

senior удал. hh

Похожие вакансии

6 вакансий
ЛИАН
Л
ЛИАН
18 ч. назад

Техлидер в области разработки DWH

~1 545 700 – ~1 812 200 ₸ (290 000 – 340 000 RUB)

ЛИАН ищет опытного Техлидера по разработке DWH на проектную основу в команду системного интегратора. Задачи — вести команду, развивать ETL-процессы и витрины данных, следить за мониторингом, качеством данных и инцидентами, проводить код-ревью и приёмку релизов и документации. Нужны уверенный SQL, опыт с Oracle и PostgreSQL, построение ETL и витрин, базовый Python с Pandas и знакомство с Airflow; работа полностью удалённая, оформление через договор с ИП или самозанятым.

DWH ETL SQL +14

География удалёнки не уточнена

lead удал. hh
hh.ru
H
hh.ru
15 ч. назад

Технический лидер GenAI-направления

~3 464 500 ₸ оценка

hh.ru ищет технического лидера в стратегическое GenAI-направление. Задача — выстроить системный подход к обучению и адаптации LLM под HR-домен: файнтюнинг, датасеты, оценка качества, оптимизация под production и стандарты для других команд. Нужен сильный опыт с Python, PyTorch и LLM-стеком (SFT, PEFT, RLHF, LoRA, RAG и т.п.); предлагают удалёнку или офис, гибкий график, ДМС и развитие.

GenAI LLM Python +22

География удалёнки не уточнена

lead удал. hh
Цифровые привычки
Ц
Цифровые привычки
17 ч. назад

Портфельный аналитик

от ~1 599 000 ₸ (от 300 000 RUB)

Ищем портфельного аналитика в крупную российскую компанию, которая развивает цифровые финансовые продукты. Нужно анализировать кредитный портфель, риск-показатели, проводить A/B-тесты и готовить отчетность; обязательны SQL, Python и Excel, опыт от 3 лет. Предлагают удаленный или гибридный формат, ДМС и работу в сильной команде.

SQL Python Excel +7

География удалёнки не уточнена

senior удал. hh
VK
V
VK
8 ч. назад

Data Engineer

~2 017 980 ₸ оценка

VK Музыка ищет data-инженера, который займётся миграцией на целевую архитектуру данных и построением ETL-процессов для продуктовой аналитики. Нужны уверенные Python, SQL, Airflow и ClickHouse плюс 4+ года опыта в разработке или data engineering, включая работу с DWH объёмом от 100 ТБ. Плюсом будет опыт с YTsaurus.

Python SQL Airflow +8

География удалёнки не уточнена

senior удал. hh
Miractal
M
Miractal
9 ч. назад

Инженер по инфраструктуре LLM / MLOps-инженер

~2 017 980 ₸ оценка

Нужен инженер, который развернёт и будет эксплуатировать корпоративный LLM-сервис в закрытом контуре: серверы инференса vLLM/SGLang на GPU, шлюз LiteLLM с правами доступа и квотами, мониторинг Prometheus/Grafana, а также RAG-слой над кодом и документацией. Ждут реального опыта вывода моделей в прод с пользователями и дежурством, уверенного Linux/Docker/CUDA, инфраструктуры как кода и Python для автоматизации, плюс осторожность с утечками секретов и персональных данных. Предлагают удалёнку, график 5/2, мощный ноутбук, оплату больничных и скидку на английский; зарплата обсуждается по итогам интервью.

LLM vLLM SGLang +17

География удалёнки не уточнена

senior удал. hh
JustMarkets
J
JustMarkets
10 ч. назад

Инженерный менеджер / опытный Team Lead (Data-направление)

~1 630 980 ₸ оценка

Нужен Engineering Manager или опытный Team Lead, который возглавит и будет масштабировать команды Data-направления и отвечать за data-платформу компании. Важно иметь 4+ года в data engineering, опыт руководства инженерами и сильное понимание современного data-стека: batch/streaming, lakehouse, оркестрация, CI/CD, observability и управление данными. Работа на стыке данных, платформы и бизнеса — с фокусом на надёжность, безопасность и переход к AI-first подходу в регулируемом FinTech-домене, плюс менторинг, найм и развитие инженерной культуры.

data engineering platform engineering team leadership +10

География удалёнки не уточнена

head удал. dou