Data Engineer/разработчик oracle DWH

Москва, 1-й Красногвардейский проезд, 22с1

Метро: Деловой центр

Показать контакты

Описание вакансии

Обязанности:

Разработка и оптимизация ETL-процессов для загрузки данных в КХД (Oracle) из различных источников (включая системы ЦФТ, МСБ-резерв).
Сборка и автоматизация отчетных форм (например, 303-я форма для ЦБ) по макетам в формате ODS, DDS и Datamart, с использованием новой структуры данных.
Миграция процедур с legacy-источников (например, МСБ-резерв) на КХД, включая анализ, маппинг атрибутов и обеспечение 100% заполняемости данных.
Создание и поддержка прототипов скриптов (SQL, PL/SQL), технических заданий с описанием структуры объектов, алгоритмов загрузки и маппинга.
Оптимизация запросов и хранилища: анализ планов выполнения (EXPLAIN PLAN), настройка индексов (B-tree, hash), партиционирования (range, list), join-алгоритмов (nested loop, merge, hash).
Обеспечение историчности данных (SCD-2, версионные таблицы, date_from/date_to) и проверок качества (более 500 проверок).
Участие в тестировании (сверка с legacy-отчетностью), согласовании с бизнесом и передаче в релизную команду.
Координация с рабочей группой (аналитики, разработчики, бизнес-заказчики) в Jira/Confluence; декомпозиция задач и управление подзадачами.
Анализ и доработка бизнес-требований, помощь в их формализации для реализации в хранилище.

Требования:

Высшее образование в IT/математике или смежной области.
Опыт работы с Oracle (версия 19c или аналогичная) не менее 3 лет: разработка хранилищ данных (DWH), SQL/PL/SQL, создание пакетов процедур.
Глубокое знание слоев хранилища: ODS, DDS (детализированный слой с нормализацией 3NF), Datamart.
Опыт с моделями данных: Star Schema (Звездочка) и Snowflake Schema (Снежинка); понимание нормализации/денормализации, ее плюсов/минусов (избежание аномалий vs. сложность запросов).
Навыки ETL: Informatica PowerCenter (workflow, designer), Airflow (DAG для оркестрации); знание принципов ETL.
Опыт исторической загрузки: SCD-2 (Slowly Changing Dimensions type 2) с полями, версионными таблицами, триггерами.
Оптимизация производительности: анализ планов запросов (предполагаемый vs. реальный), индексы, партиционирование, типы join на физическом уровне.
Работа с большими объемами данных (50+ ТБ в Oracle, миллиарды записей); опыт миграций (Oracle → Greenplum/PostgreSQL).
Знание Jira для трекинга задач, Confluence для документации; опыт декомпозиции сложных задач (например, сбор формы отчетности на этапы).
Навыки системного анализа: чтение/разбор legacy-процедур, маппинг атрибутов, инвентаризация объектов.
Желательно: опыт с финансовой отчетностью (ЦБ РФ), проверками качества данных, миграцией из legacy-систем; базовые знания Greenplum.

Условия:

Полный рабочий день, удаленная работа по московскому времени.
Корпоративное обучение
Команда: 6–7 человек (аналитики + разработчики), менторство от Team Lead, рабочая группа с бизнесом.
Возможность роста