Старший Data Engineer (SAP BW, Snowflake)

Что предстоит делать

<p>Мы ищем очень опытного практикующего Data Engineer с сильным опытом работы с SAP BW и Snowflake, который руководил инженерными командами. Около 70% инженерной работы — это извлечение данных из SAP BW и их интеграция в Snowflake.</p><p>Проект поддерживает крупную международную компанию по производству потребительских товаров, которая масштабирует свою платформу данных на базе Snowflake. Отдельные наборы данных переносятся из SAP BW в Snowflake по одному бизнес-кейсу за раз. Они питают данные для продуктов в области продаж и дистрибуции, розничной и рыночной аналитики, а также электронной коммерции. Платформа уже критически важна для бизнеса: сотни бизнес-пользователей ежедневно работают с аналитикой на базе AI, построенной на Snowflake Cortex и Streamlit.</p><p>Вы присоединитесь к распределённой команде data engineering: Engineering Manager, внутренние data engineers и около 9 внешних подрядчиков, базирующихся в США и Южной Америке. Инженеры организованы по продуктам данных. Вы будете тесно сотрудничать с Lead Data Architect клиента и бизнес-стейкхолдерами из разных доменов.</p><p><strong>Технологический стек</strong>: SAP BW (BW/4HANA), извлечение из SAP (Open Hub, ODP, SLT, CDS views), сторонние SAP-коннекторы (Theobald, SNP Glue, Fivetran SAP или аналогичные), Snowflake, dbt, SQL, Python, Snowflake Cortex, Streamlit, семантические модели, моделирование данных, качество данных, CI/CD.</p><h3>Обязанности</h3><ul><li>Проектировать, создавать и эксплуатировать пайплайны данных из SAP BW в Snowflake, включая полные и дельта-загрузки</li><li>Выполнять практическую инженерную работу, одновременно обучая Engineering Manager и команду</li><li>Помогать Engineering Manager развивать навыки инженерного лидерства: планирование, качество кода, принятие технических решений, управление инженерами и подрядчиками</li><li>Создавать переиспользуемые паттерны приёма данных, моделирования и качества данных для команды</li><li>Определять и внедрять инженерные стандарты: code review, тестирование, CI/CD, документация, дисциплина поставки</li><li>Поставлять продукты данных для аналитики продаж, дистрибуции и розничной торговли в тесном сотрудничестве с бизнес-стейкхолдерами</li><li>Работать с распределённой командой внутренних инженеров и внешних подрядчиков в разных часовых поясах</li><li>Снижать зависимость от ключевых сотрудников через передачу знаний и парное программирование</li><li>Помогать внедрять практики AI-assisted и agentic engineering на протяжении всего жизненного цикла разработки</li><li>Работать с Lead Architect для обеспечения соответствия поставки целевой архитектуре и governance</li></ul><h3>Требования</h3><ul><li>7+ лет практического опыта в data engineering, включая руководящие роли</li><li>Практический опыт извлечения данных из SAP BW в облачное хранилище данных</li><li>Сильный практический опыт работы со Snowflake, включая осведомлённость о производительности и стоимости загрузки данных, безопасность и модель доступа</li><li>Опыт работы с подходами к моделированию данных, такими как dimensional modeling или Data Vault</li><li>Опыт работы с практиками обеспечения качества данных</li><li>Опыт работы с dbt</li><li>Опыт руководства командой из примерно 10 инженеров</li><li>Опыт коучинга менеджера или тимлида в роли инженерного руководителя через практическое сотрудничество</li><li>Опыт работы с распределёнными командами и внешними подрядчиками или вендорами</li><li>Опыт применения AI в инженерной или data-работе с конкретным примером инструментов для решения задач и результатов</li><li>Английский Upper Intermediate или выше</li><li>Готовность работать на месте в Южной Калифорнии в течение <nobr>4–6</nobr> недель в начале сотрудничества</li></ul><h3>Будет плюсом</h3><ul><li>Опыт работы с SAP BW/4HANA, SAP Datasphere или миграциями из SAP в облачные платформы</li><li>Опыт работы со Snowflake Cortex, Streamlit или семантическим слоем</li><li>Домен CPG, розничной торговли или дистрибуции; платформы данных ритейлеров или синдицированные рыночные данные (POS, наборы данных типа Nielsen)</li><li>Опыт построения инженерной операционной модели или дорожной карты зрелости data engineering</li><li>Знакомство с Microsoft Fabric или Databricks</li><li>Опыт работы с международными клиентскими проектами</li></ul> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/dataart/vacancies/375374/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>