SMALL — крупный ритейлер повседневных товаров и готовой еды в Казахстане.

В нашей сети сегодня:

• более 160 магазинов

• тысячи сотрудников

• миллионы клиентов

• собственное производство готовой еды

В ближайшем будущем:

• служба доставки

• франшиза

• кратный рост числа магазинов

Сегодня мы — одна из самых динамичных ритейл-компаний Казахстана, создающая экосистему будущего.

Задачи:

• Обеспечение ключевой бизнес-цели: поддержка кратного роста компании в ближайшие 3 года и развитие новых направлений. Работа в условиях сверхбыстрой перестройки бизнеса.
• Участие в проекте глубокой трансформации и автоматизации HR-ландшафта крупного растущего ритейлера: построение интегрированной экосистемы HR-систем с ядром на 1С:ЗУП КОРП.
• Взаимодействие с бизнес-заказчиками (HR-департамент, расчётная бухгалтерия, отдел ПБ и ОТ) и техническими командами (магазины, производство, логистика, ИБ, коммуникации, DWH, e-com) для сбора требований, проектирования и внедрения ИТ-решений.
• Активная работа по выводу из эксплуатации legacy-систем и миграция данных.
• Применение возможностей искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации бизнес-процессов в HR-домене.
• Разработка и внедрение стратегии, принципов и процессов управления мастер-данными (MDM, Data Governance) для HR-домена; синхронизация HR-стратегии данных с общей стратегией данных компании.
• Проектирование системы эталонных справочников (НСИ): оргструктура (оргдизайн), должности, регламентированные и управленческие ПШР, позиции кадрового плана, бизнес-функции и роли, географические единицы, объекты эксплуатации и другие ключевые сущности.
• Определение прав и процессов управления жизненным циклом НСИ: создание, изменение, согласование, утверждение, публикация, архивация.
• Выявление и формализация точек потребления HR-справочников в интегрированном ландшафте (1С:ЗУП, BI, WFM, e-com, портал) и проектирование архитектуры обменов для обеспечения консистентности данных.
• Разработка требований к инструментарию MDM (включая возможное расширение Pimcore) и организация процессов выравнивания (data cleansing) и гармонизации данных из legacy-систем.
• Взаимодействие с ИБ по домену аутентификации и авторизации: группы доступа, бизнес-роли, SoD (segregation of duties).
• Выявление и устранение проблем качества мастер-данных: поиск дублей/конфликтов/некорректных связей и значений; организация дедупликации, слияния и обогащения данных.
• Выявление и формализация требований систем-приёмников к составу, формату и частоте передачи HR-данных.
• Проектирование потоков обмена данными между системами ИТ-ландшафта; создание контрактов данных и схем сообщений обмена.

Требования:

• Опыт работы в компаниях численностью от 1 000 сотрудников и на крупных ИТ-проектах.
• Готовность работать в среде высокой неопределённости и быстрых изменений приоритетов.
• Понимание или готовность быстро погрузиться в HR-домен и процессы управления персоналом.
• Базовое понимание архитектуры и возможностей платформы 1С; крайне желателен опыт работы с 1С:ЗУП КОРП.
• Желателен опыт/интерес к ИИ-инструментам (LLM, RAG, предсказательное моделирование) для применения в бизнес-задачах.
• Способность быстро и самостоятельно изучать новые технологии, домены и фреймворки.
• Готовность работать в смешанных технологических стеках (1С, JS, PHP, Python, Go).
• Понимание принципов обмена данными в сервисной архитектуре (BFF, шины данных, HTTP REST, GraphQL, gRPC).
• Понимание проектного подхода к изменениям и управления рисками.
• Умение оценивать трудозатраты и нести ответственность за сроки.
• Опыт работы методологом/архитектором данных/ведущим аналитиком в проектах по управлению мастер-данными (MDM, НСИ).
• Глубокое понимание MDM, Data Governance, DQ (Data Quality) и практик построения централизованных/децентрализованных систем справочников.
• Опыт в смежных областях управления данными (PIM, DAM) — существенное преимущество.
• Умение проектировать и описывать сложные бизнес-процессы и модели данных с учётом требований разных систем-потребителей.
• Отличное знание HR-мастер-данных: оргструктура, должности, классификаторы.
• Понимание принципов интеграции данных (ESB, REST API, ETL, GraphQL) и умение описывать требования к интеграционным контурам.
• Системное мышление: способность видеть картину целиком и выстраивать процессы «с нуля» там, где их не было.
• Навыки моделирования данных (ER-диаграммы) и чёткая формулировка требований для бизнеса и разработки.
• Опыт унификации НСИ (нормализация, стандартизация, harmonization): единые правила заполнения, единицы измерения, классификаторы, кодировки, наименования, адреса/география, атрибуты справочников.
• Навыки декомпозиции, оценки трудозатрат и ведения дорожной карты (MS Project или аналоги).

Будет преимуществом:

• Опыт внедрения метрик качества данных (полнота, точность, непротиворечивость, уникальность, актуальность), целевых порогов и регулярного мониторинга.
• Опыт в направлениях Data Governance / Data Quality; понимание концепции Data Mesh.
• Понимание брокеров сообщений (Apache Kafka) и событийно-ориентированной архитектуры (event-driven); умение проектировать схемы сообщений.
• Проектирование и документирование контрактов данных (data contracts).
• Описание API-контрактов в OpenAPI (Swagger); понимание версионирования схем данных (schema evolution).
• Знание законодательства РК или РФ в части персональных данных.
• Знание SQL.