Для успешной работы на проектах нужны:

• Более 3 лет практического опыта создания и поддержки архитектур данных, конвейеров и моделей
• Доказанный опыт работы с сервисами данных Azure - например, Azure Synapse, Databricks, Data Factory, Azure SQL, Power BI для создания масштабируемых и надежных решений
• Владение конвейерами CI/CD (например, Azure DevOps, GitHub Actions) для автоматизации развертывания и изменения инфраструктуры
• Знакомство с Agile-методологиями (Scrum/Kanban) и способность вести четкую документацию по процессам, спринтам и пользовательским историям
• Базовое понимание или знакомство с методами Data Science, включая концепции генеративного ИИ, обеспечение готовности данных к рабочим нагрузкам ML/AI
• Сильные коммуникативные навыки для сбора требований от технических и нетехнических заинтересованных сторон и их преобразования в действенные решения в области данных
• Понимание принципов управления данными (например, конфиденциальность, соответствие требованиям) и передовых методов обеспечения безопасности в Azure
• Способность отслеживать и оптимизировать производительность заданий ETL/ELT, уровней хранения и аналитических рабочих нагрузок
• Английский язык на уровне не ниже B1+

Будут плюсом:

• Опыт создания или поддержки платформ данных корпоративного уровня, включая межоблачные интеграции
• Сертификация Microsoft (например, Azure Data Engineer Associate) или другие соответствующие сертификаты
• Опыт работы с Terraform, Bicep или ARM для создания инфраструктуры как кода
• Знакомство с контейнеризацией и оркестровкой (Docker, Kubernetes)
• Знание инструментов управления метаданными и каталогизации данных (например, Purview, Collibra)

Чем предстоит заниматься:

• Разработка и оптимизация конвейеров данных в Azure (например, Databricks, Synapse, Data Factory) для приема, преобразования и потребления данных
• Создание надежных моделей и структур данных, позволяющих использовать их для различных аналитических задач и задач искусственного интеллекта
• Автоматизируйте процессы развертывания и предоставления инфраструктуры, обеспечивая бесперебойную доставку от разработки до производства
• Постоянное совершенствование фреймворков CI/CD с прмиенением лучших практик для обеспечения качества и производительности кода
• Обеспечение соблюдения политик безопасности и управления в соответствии с внутренними рекомендациями и внешними нормативными актами
• Тесное сотрудничество с data scientists, аналитиками и бизнес-командами для определения требований и создания надежных решений