Специалист по data governance & data quality

Мы - компания АНО ЦМИСС. Мы не просто консалтинг, а технологический партнер. Уже длительное время мы являемся доверенным экспертом для одной из крупнейших торгово-логистических компаний России, помогая им выстраивать архитектуру данных «с нуля» и внедрять лучшие практики там, где штатным специалистам не хватает специфической экспертизы. Сейчас мы усиливаем ядро команды для масштабного и долгосрочного проекта. Нам нужен Специалист DG/DQ, который станет «руками» и опорой руководителя направления: будет качественно настраивать инструменты, описывать правила и помогать Владельцам данных разбираться в инцидентах.

• Настройка и наполнение карточек объектов в Data Governance EMM: описание атрибутов, связей, владельцев, SLA.
• Маппинг правил проверок на объекты модели, настройка порогов, логики агрегации и частоты запуска в инструменте контроля качества, описание правил дедупликации и приоритета источников.
• Организация полного цикла жизни инцидента качества данных: от автоматического алерта до закрытия задачи.
• Распределение тикетов между Владельцами данных, контроль соблюдения SLA на разбор, проведение RCA (Root Cause Analysis) по критичным инцидентам и контроль внедрения превентивных мер.
• Оперативное сопровождение Владельцев данных и специалистов 1-й линии при разборе массовых инцидентов.
• Классификация и приоритизация входящих алертов, проверка корректности первичной маршрутизации, предоставление Владельцам данных недостающего контекста (описание метрик, ссылки на витрины) для самостоятельного устранения проблемы.
• Консультационная поддержка разработчиков DWH и BI-аналитиков при разборе сложных технических инцидентов.
• Участие в анализе качества входных данных на уровне сырого слоя, верификация корректности логики трансформаций в ETL-процессах и проверка SQL-кода витрин.
• Помощь в определении точки возникновения ошибки (источник, слой хранения или расчет в BI).
• Помощь в разработке дашбордов (FineBI) в контексте интеграции с сигналами инцидентов.
• Оформление регламентов, инструкций и шаблонов карточек инцидентов в Яндекс.Вики по шаблону руководителя.

• Опыт работы в каталогах данных (желательно EMM / Data Sapience, но рассмотрим аналоги).
• Понимание принципов контроля качества данных (типы проверок, профилирование, дедупликация).
• Уверенное владение SQL для анализа инцидентов и проверки качества данных в PostgreSQL.
• Опыт работы с BI-системами (настройка дашбордов, понимание логики визуализаций).
• Навык четкого и структурированного описания данных (бизнес-глоссарии, карточки объектов).
• Исполнительность и внимание к деталям: Ты понимаешь, что ошибка в настройке правила DQ может парализовать работу витрины. Ты проверяешь свою работу дважды.
• Коммуникабельность (поддержка): Ты умеешь вежливо и терпеливо объяснять Владельцам данных, почему сработал алерт и как его исправить.
• Ты умеешь находить баланс между самостоятельностью и субординацией.
• Принимая задачу от руководителя, ты всегда уточняешь детали и сверяешь свое понимание, чтобы не исказить суть и не упростить сложный подход без необходимости.
• Ты проявляешь инициативу для улучшения процессов, но твой голос в обсуждениях - это вклад в общее решение команды.
• Когда архитектурное или методологическое решение утверждено руководителем, ты принимаешь его и внедряешь, даже если изначально предлагал другой путь.
• Твое кредо - работа на общий результат, где личный успех измеряется вкладом в копилку успеха всей команды.

• Офис/гибрид (обсуждаемо), полная занятость.