Middle Data Warehouse Engineer (DWH)

Восточная горнорудная компания

Город:

Москва

Занятость:

Полная занятость

Компания "Восточная горнорудная компания"

Формат работы: удалённо
График: удаленный
Подчинение: IT директор

О вакансии

Мы ищем Middle Data Warehouse инженера с опытом проектирования и реализации хранилищ данных, а также техническим видением, способным не только решать задачи руками, но и вести за собой команду.

Это роль "играющего тренера" — ты будешь не только разрабатывать и оптимизировать решения, но и координировать команду, управлять подрядчиками, принимать технические решения и задавать вектор развития.

Мы строим централизованное хранилище данных — с интеграцией BI, AI-инструментов и автоматизацией аналитики.

Что предстоит делать

Проектировать и реализовывать архитектуру DWH.
Разрабатывать и оптимизировать ETL/ELT-процессы (используем Airflow, Python, PostgreSQL — процедуры, разложенные по слоям).
Централизовывать корпоративные данные (объём хранилища сейчас ~200 GB, потенциально вырастет до 2–3 TB).
Интегрировать данные из 20+ источников (основных 3–4, где сосредоточено ~80% всей информации).
Внедрять BI-решения (Power BI).
Подключать AI-инструменты (в будущем: генерация дашбордов, авто-SQL, NLP-интерфейсы).
Писать DDL/DML, схемы, процедуры, документацию.
Руководить небольшой командой (3 инженера + подрядчик), распределять задачи, контролировать качество и сроки.
Участвовать в выборе технологий, настройке CI/CD (GitLab).
Работать с объектным хранилищем (S3), где сейчас лежит телеметрия из ClickHouse.

Мы ожидаем от тебя

3+ лет опыта с DWH.
Отличное знание SQL и понимание архитектуры хранилищ.
Опыт с Airflow или аналогичными оркестраторами.
Навыки построения BI-дешбордов (Power BI, Tableau и др.).
Умение самостоятельно брать задачи «под ключ».
Интерес к применению AI в аналитике.

В данный момент у нас

Команда состоит из 3 человек + подрядчик.
Разработано техническое задание на архитектуру, ведётся реализация.

Что мы предлагаем

Влияние: ты будешь главным техническим голосом в проекте.
Масштаб: возможность построить современное хранилище с нуля.
Автономность и доверие: минимум бюрократии.
Современный стек: Airflow, Python, PostgreSQL, Power BI, GitLab CI/CD, S3, AI-интеграции.
Гибкость: работа удалённо.