Forward Deployed Data Specialist

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Data Lead в финтех-компании Equiti, отвечающий за направление бизнеса (CFD, Cash Equities, Wealth). Выступает связующим звеном между бизнесом, продуктом, Data Engineering и Data Analytics, формализует требования и ведёт их сквозную реализацию как data-продуктов.

Задачи

• Быть выделенным data-лидом для конкретного направления бизнеса (CFD, Cash Equities, Wealth), глубоко понимать его продукты, жизненный цикл сделок, клиентские пути и регуляторные/отчётные потребности
• Выступать основным связующим звеном между бизнесом, продуктом, Data Engineering и Data Analytics, чтобы требования не терялись при переводе с коммерческого языка на технический
• Проактивно взаимодействовать со стейкхолдерами (торговые дески, RMs, продакт-менеджеры, риск/комплаенс) для сбора новых и меняющихся требований к данным
• Формализовать требования в структурированные артефакты (BRD, user stories, data contracts, source-to-target mappings)
• Приоритизировать и выстраивать последовательность требований совместно с продуктом и бизнесом
• Владеть сквозной поставкой формализованных требований — от идентификации и загрузки источников данных через моделирование и трансформацию до аналитического потребления (дашборды, self-serve датасеты, AI-ready data marts)
• Проектировать целевую модель данных и архитектуру пайплайнов, работать руками с data-инженерами над загрузкой (batch и streaming) и логикой трансформации
• Совместно с аналитиками проектировать аналитические кейсы, определения метрик и семантические слои
• Ревьюить код, модели данных и дашборды расширенной команды на предмет качества, производительности и соответствия стандартам платформы
• Управлять сроками, рисками и зависимостями data-роадмапа направления
• Ежедневно координироваться с Head of Data Platform и Head of Data Analytics по дизайну, статусу поставки и ресурсам
• Обеспечивать соответствие решений архитектуре данных, стандартам governance, фреймворкам качества данных и требованиям безопасности/комплаенса
• Вести живой бэклог и роадмап требований направления, видимый бизнесу и data-руководству
• Представлять направление на форумах по data-платформе
• Оперативно реагировать на ad-hoc запросы бизнеса — срочные выгрузки, разовые анализы, регуляторные и клиентские запросы, траблшутинг инцидентов
• Триажить ad-hoc задачи относительно планового роадмапа
• Быть точкой эскалации при проблемах с данными (качество, задержки, расхождения), влияющих на операции или отчётность
• Проектировать и при необходимости лично строить пайплайны и модели данных на Azure-стеке (Data Lake, Data Factory, Event Hubs, Databricks)
• Строить и ревьюить Power BI датасеты, семантические модели и отчёты/дашборды с учётом производительности, RLS и единого источника правды по метрикам
• Задавать стандарты моделирования данных (dimensional modelling, medallion architecture, нейминг) для направления

Требования

• Сильный практический опыт с Azure data ecosystem: Azure Data Lake Storage, Azure Data Factory, Azure Event Hubs, Azure Databricks (Spark/PySpark, Delta Lake, notebooks, оркестрация джобов)
• Подтверждённый опыт проектирования и моделирования данных — dimensional modelling, medallion/lakehouse архитектура, batch и streaming пайплайны, практики качества данных и lineage
• Сильный практический опыт с Power BI — моделирование данных (звёздные схемы), DAX, дизайн отчётов/дашбордов, управление workspace и безопасностью (RLS), тюнинг производительности
• Рабочее знание SQL и хотя бы одного языка программирования, используемого в data engineering (предпочтительно Python/PySpark)
• Знакомство с CI/CD для data-пайплайнов, контролем версий (Git) и базовыми DevOps-практиками для data-платформ будет плюсом
• Хорошая база в построении аналитических кейсов — от определения бизнес-метрик и KPI до дизайна self-serve отчётности и аналитических мартов
• Умение превращать размытые бизнес-запросы в чётко очерченные, проверяемые аналитические результаты
• Опыт с advanced analytics (прогнозирование, сегментация, риск/экспозиция) — преимущество, особенно для CFD/трейдинговых направлений
• Понимание брокерских направлений (CFD, Cash Equities, Wealth/Investment Management) — жизненный цикл сделки, данные ордеров/исполнения, позиции и P&L, онбординг клиентов и KYC, портфельные данные (предпочтительно)
• Осведомлённость о регуляторных и отчётных требованиях в брокеридже/капитальных рынках (trade/transaction reporting, клиентская отчётность, audit trails) и их влиянии на дизайн данных (предпочтительно)
• Опыт работы в fintech, брокеридже, asset management или data-командах капитальных рынков — высоко ценится
• Сильные навыки управления стейкхолдерами и коммуникации — комфортно выступать перед руководителями бизнеса и техническим лидерством
• Опыт формализации требований (BRD, user stories, data contracts) и ведения поставки в agile или гибридной модели
• Способность автономно работать как встроенный «forward deployed» ресурс, сочетая близость к бизнесу с технической строгостью
• Как правило, 7–12+ лет опыта в data engineering и/или аналитике, из них несколько лет в роли лида, техлида или forward-deployed/embedded специалиста

Условия

• Конкурентный зарплатный пакет
• Бонус по результатам работы
• Медицинская страховка для сотрудников и членов семьи
• Smart working options
• Программы wellbeing для сотрудников
• Персонализированное карьерное развитие
• Обеды в офисе
• Регулярные корпоративные мероприятия
• Гибридная политика работы
• Международные коллаборации

Навыки

• Azure Data Lake Storage
• Azure Data Factory
• Azure Event Hubs
• Azure Databricks
• Spark
• PySpark
• Delta Lake
• Power BI
• DAX
• SQL
• Python
• Git
• CI/CD
• Dimensional modelling
• Medallion architecture
• Streaming
• Batch processing
• RLS