Чем предстоит заниматься:

• Анализировать данные в хранилище и выявлять пропуски, дубли, расхождения, нарушения бизнес-правил и технических требований.
• Разбирать результаты DQ-проверок, определять причины ошибок и отличать реальные проблемы в данных от ошибок логики проверки или технических сбоев.
• Описывать правила качества данных для таблиц, витрин и ключевых показателей.
• Формулировать проверки на null, дубли, диапазоны значений, связи между таблицами, свежесть данных и допустимые значения.
• Участвовать в настройке и сопровождении автоматических DQ-проверок.
• Фиксировать выявленные проблемы, определять их масштаб и критичность.
• Передавать задачи на исправление ответственным командам и отслеживать статус устранения.
• Поддерживать дашборды и отчётность по качеству данных.
• Анализировать покрытие таблиц и витрин DQ-проверками.
• Учавствовать в описании критичных данных, таблиц, полей и показателей.
• Связывать DQ-проверки с бизнес-глоссарием, lineage, владельцами и доменами данных.
• Участвовать в развитии методологии качества данных.

Основные требования:

• Уверенное владение SQL.
• Понимание принципов качества данных и типовых DQ-проверок.
• Умение анализировать данные, находить аномалии и объяснять причины расхождений.
• Навык формализации требований в виде проверяемых правил.
• Понимание структуры хранилищ данных, витрин и ETL/ELT-процессов.
• Умение работать с BI-инструментами и интерпретировать метрики.
• Понимание основ Data Governance: владельцы данных, домены, метаданные, lineage, глоссарий.
• Умение понятно описывать проблемы и взаимодействовать с бизнесом, аналитиками и техническими командами.
• Внимательность, системность и критическое мышление.

Будет плюсом:

• Опыт работы с Airflow. - Опыт работы с YAML/JSON.
• Опыт работы с ClickHouse, или другими аналитическими СУБД.
• Знакомство с OpenMetadata, DataHub, или аналогичными инструментами.
• Опыт построения дашбордов по качеству данных.

Мы предлагаем:

• Конкурентная заработная плата.
• Оформление по ТК РК.
• Возможность работать в удобном формате: удалённо или из офиса (г. Алматы).
• Участие в развитии Data Governance и Data Quality-направления в крупной ритейл-компании.
• Практические задачи на стыке данных, аналитики, автоматизации и бизнес-процессов.
• Возможность влиять на качество данных, которые используются для управленческой отчётности, операционных решений и развития компании.