Lead Data Engineer / Data Platform Lead

#вакансия #dataengineering #финтех #fulltime #Ереван

Вакансия Lead Data Engineer / Lead Data Engineer / Data Platform Lead.
Компания: Международный Финтех проект
Формат: офис Ереван, либо удаленка с командировками пару раз в месяц в Ереван
Локация: Ереван
Занятость: full-time
ЗП: по договоренности

Описание проекта: создание экосистемной Customer720 платформы. Данные из банковских систем и CRM других бизнесов.

Что предстоит делать:

Владеть архитектурой и развитием Data Core.
Проектировать слои Bronze / Silver / Gold и модели данных.
Исследовать банковские, legacy- и внешние источники, восстанавливать их семантику.
Строить pipelines от raw-данных до подготовленных data products.
Разрабатывать трансформации на SQL / dbt / Python.
Определять инженерные стандарты для ELT, data modelling, metadata, lineage и data quality.
Развивать data catalog и metadata-as-code подход.
Проектировать data contracts и интеграции Data Core с другими компонентами.
Переводить исследовательские решения и ручные процессы в production.
Работать с Git, CI/CD, Docker, Linux и закрытыми Dev/UAT-контурами.
В команде также будут инженеры и data scientist. При этом вы будете главным техническим экспертом и основным исполнителем по data engineering и формированию слоёв данных, на которых дальше работают data scientists.

AI-native подход

Мы используем AI-native подход к разработке и ожидаем того же от кандидата.
Нам нужен инженер с глубокой core-экспертизой в data engineering, который активно использует AI coding tools и agents для ускорения работы: исследования legacy, разработки SQL/dbt/Python, рефакторинга, тестирования, анализа схем и документации.
AI для нас — инструмент повышения производительности сильного инженера, а не замена инженерной экспертизы.

Квалификация и опыт:

Совокупный релевантный опыт не менее 6 лет обязательно.
Банковские или fintech-данные.
Core banking / legacy banking systems.
Опыт работы Lead / Staff / Principal Data Engineer или сильного Senior с архитектурным ownership.
Опыт проектирования и самостоятельной реализации data platform / DWH / Lakehouse.
Customer 360 / Golden Record / MDM
Сильный SQL и уверенный Python.
dbt или аналогичные transformation frameworks.
Airflow / Dagster / Prefect или аналоги.
Хорошее понимание data modelling, historization, grain и master entities.
Практический опыт data quality, lineage и metadata management.
Data Vault 2.0.
OpenMetadata или другие data catalog solutions.
Умение самостоятельно принимать технические решения и отвечать за результат.
Опыт работы с плохо документированными источниками.
Git, CI/CD, Docker, Linux.
* Практический AI-native способ разработки.

Что по условиям:

•Оформление: ИП, ГПХ
•Формат работы: полная занятость