Data Quality Engineer

Обязанности:

• Мониторинг качества Feature Store - настройка проверок на платформе Evidently, сверка логики сбора фичей с продовым скорингом, выявление деградации и расхождений;
• Поддержка и развитие существующих проверок качества данных;
• Внедрение автоматических проверок на этапах загрузки (Soda Core);
• Настройка дашбордов в Grafana;
• Синхронизация наполнения OpenMetaData;
• Аудит пользовательских витрин: анализ использования, выявление неиспользуемых и ресурсоёмких объектов;
• Взаимодействие с аналитиками BI для корректного построения источников данных.

Требования:

Стек технологий

Python, SQL, Apache Airflow, Soda Core, Grafana, OpenMetaData, Git, Trino, Apache Iceberg, Evidently

• Опыт коммерческой разработки на Python от 1 года (именно для data-инженерии);
• Продвинутый SQL (оконные функции, CTE, объединения, подзапросы);
• Опыт написания DAG в Apache Airflow;
• Практический опыт внедрения проверок качества данных (Soda Core или аналоги);
• Понимание принципов Data Quality: уникальность, полнота, свежесть, согласованность, распределение;
• Знание принципов настройки мониторинга данных (Grafana);
• Знание каталогов метаданных (OpenMetaData или аналоги);
• Готовность взаимодействовать с BI-разработчиками (Qlik, Power BI).

Условия:

• Официальное трудоустройство и стабильная заработная плата;
• Удаленный формат работы;
• Возможности профессионального и карьерного роста внутри банка;
• ДМС после испытательного срока.

Ключевые навыки

• Data Quality Engineer

• DQE

• Data Quality

• Python

• SQL

• Airflow

• Soda Core

• Grafana

• OpenMetaData

• Evidently

• DQ-тесты

Задайте вопрос работодателю

Он получит его с откликом на вакансию

Где располагается место работы?

Какой график работы?

Вакансия открыта?

Какая оплата труда?

Как с вами связаться?

Другой вопрос

Где предстоит работать

Москва, Аэропорт, Петровский парк, ЦСКА, Ленинградский проспект, 39с80

Показать на большой карте