Владелец продукта Data Engineering Platform

Гарантируя точность, безопасность и своевременность доставки данных, вы позволите сотням пользователей сфокусироваться на генерации инсайтов, а не на настройке и отладке пайплайнов.

Технический стек

• Data Lake: Hadoop ecosystem, Spark, Trino
• DWH: Greenplum, DBT
• Orchestration: Airflow
• Streaming: Kafka, Kafka Connect, Flink
• In-house utility services

Основные задачи владельца Data-продукта

End-to-end ответственность за стратегию направления

• Управлять продуктовым видением и реализацией роадмапа для всего жизненного цикла поставки данных;
• Коллаборировать с доменными CDO, Data Leads и центрами компетенций для согласования общей стратегии работы с данными;
• Принимать решения о компромиссах между гибкостью, надежностью, стоимостью и time-to-market.

User-centric подход к управлению продуктом

• Проводить непрерывное исследование пользователей для решения критичных проблем дата-инженеров: ожидание доступов/согласований, скрытые сбои, сложности с отладкой джобов и т.д.;
• Приоритизировать фичи, которые измеримо снижают операционное трение и повышают adoption.

Управление стейкхолдерами

• Обеспечивать прозрачность планирования и управлять ожиданиями пользователей и стейкхолдеров;
• Представлять прогресс и оценку влияния топ-менеджменту (Board, Board–1, CDOs).

Governance & Compliance by design

• Встраивать стандарты governance, безопасности и качества в сервисы платформы, чтобы обеспечить соблюдение их требований by design.

Управление командой

• Руководить командой лидеров (Product Owners, Tech Leads), способствуя их профессиональному росту и автономности;
• Определять целевую организационную структуру;

• Управлять бюджетом команды.

Экспертиза владельца Data-продукта в банке

• Успешный опыт запуска платформенных/инфраструктурных продуктов для технических пользователей с обеспечением высокого adoption и возможностей self-service;
• Понимание процессов дата-инжиниринга и pain points; способность создавать инструменты, снижающие трение и повышающие продуктивность пользователей;
• Концептуальное понимание архитектур данных (ETL/ELT, Data Lake, Lakehouse, DWH, Streaming) и современного стека технологий в области дата инжиниринга;
• Уверенность в принятии решений при неполной информации; способность добирать ключевые недостающие данные в условиях неопределенности;
• Умение расставлять приоритеты и управлять ожиданиями множества пользовательских команд, инженеров, рисков и комплаенса;
• Способность объяснять роадмапы и продуктовые решения разным аудиториям, от технических команд до руководителей уровня Board;
• Умение фокусироваться на росте сотрудников и формировании сыгранной команды;
• Умение балансировать скорость поставки (быстрые итерации, частые релизы) со стандартами governance, безопасности и комплаенса.

Условия

• Широкая зона ответственности: шанс коммуницировать с различными командами и стейкхолдерами для достижения общих целей.
• Высокий уровень свободы: возможность искать и внедрять новые применения технологий внутри бизнес-процессов банка.
• Культура открытости, поддержки и взаимопомощи.
• Заработная плата в соответствии с рынком, ДМС со стоматологией с первых дней работы, доплаты по больничным листам, различные виды страхования, а также льготные условия на продукты банка и партнеров.
• Комфортный гибридный формат работы.