Задачи на проекте: Анализ информационной системы(ИС) для хранения и анализа больших данных и периметра её интеграции. Разработка и анализ требований к ИС. Разработка и поддержка документации, связанной с ИС, с соблюдением стандартов Банка. Участие в направлениях деятельности команды: Создание процессов наполнения сред данными, в т.ч. синтетическими и обезличенными. Сопровождение миграций ИС на новые версии СПО, оборудования. Ведение сервисного каталога Банка в части услуг, предоставляемых ИС. Консультация потребителей услуг ИС. Участие в процессах внедрения ИС. Подготовка и проведение тестирования ИС и ее компонент. Работа в Agile-формате, работа с backlog, совместно с лидером команды постановка задач в backlog смежных команд, аргументация необходимости реализации/отмены задач. Участие в agile церемониях команды и стрима. Анализ инцидентов в рамках 3-ей линии поддержки Какие знания и навыки для нас важны: Опыт системного анализа в решениях Big Data, интеграциях, Data WareHouse от 2-х лет. Опыт работы с системами Massive Parallel Processing (Hadoop, Teradata и т.п.) и написание запросов в таких системах. Знание SQL. Опыт работы с инструментами ETL и средствами управления потоками данных. Коммуникативные навыки, умение находить общий язык как с бизнес-заказчиками, так и с разработчиками и смежными подразделениями. Понимание жизненного цикла ИТ-решений и ИС. Умение полно и ясно излагать свои мысли. Готовность работать в условиях ограничений банковских стандартов и требований регуляторов. Опыт работы c Agile-практиками, включая работу с инструментами Jira и Confluence. Понимание основных паттернов проектирования, связанных с экосистемой Hadoop. Понимание выстраивания процессов DevOps. Понимание концепций построения CI/CD. Понимание подхода к организации тестирования ИС и контроля качества данных Приветствуется: Понимание основных банковских продуктов и процессов. Опыт работы с дистрибутивами Hadoop от Cloudera, Arenadata. Опыт работы с Airflow Опыт работы с Apache Spark Опыт работы с реляционными СУБД для больших данных (Teradata, Exadata, Grenplum и т.п.) Понимание работы Data Science. Понимание подходов к защите информации.
Адрес
Новосибирск