Team Lead (Data Quality)

Uzum Fintech — финтех-подразделение первого «единорога» Узбекистана и национальной экосистемы Uzum, сервисами которой ежемесячно пользуются более 12 млн жителей Республики.

В настоящий момент Uzum Fintech фокусируется на развитии технологических финансовых продуктов для миллионов жителей страны и тысяч представителей малого и среднего бизнеса. Подразделение объединяет интернет-банк Uzum Bank, BNPL-решение Uzum Nasiya и онлайн-сервис для покупки и продажи авто Uzum Avto.

Мы ищем технического лидера, который возглавит команду Data Quality и выстроит процессы обеспечения качества данных в масштабах всей дата-платформы. Вы будете отвечать как за развитие людей, так и за технологическую стратегию: фреймворки контроля качества, метрики, инциденты, SLA по данным.

Чем предстоит заниматься

• Руководить командой DQ-инженеров (найм, развитие, 1:1, performance review, планирование загрузки)
• Развивать единый фреймворк проверок качества данных (freshness, completeness, accuracy, uniqueness, consistency, lineage)
• Внедрять и развивать инструменты DQ-стека: Great Expectations / Soda / dbt tests / собственные решения на Spark/Airflow
• Определять и поддерживать SLA / SLI / SLO по ключевым датасетам, выстраивать процесс работы с инцидентами и Data Incident Management
• Внедрять подходы Data Observability и Data Contracts между продьюсерами и консьюмерами данных
• Взаимодействовать со стейкхолдерами: дата-инженерами, аналитиками, ML-командами, бизнес-заказчиками, Data Governance
• Формировать roadmap команды, защищать его перед руководством, приоритизировать задачи
• Участвовать в архитектурных решениях по платформе данных с точки зрения качества и наблюдаемости
• Развивать культуру качества данных в компании: документация, обучение, ownership датасетов

Что важно для нас

• Опыт работы с данными от 5 лет, из них от 1–2 лет в роли тимлида / техлида команды от 3 человек
• Уверенные знания SQL и Python, понимание принципов построения ETL/ELT-пайплайнов
• Практический опыт с современным стеком: Airflow, Spark, dbt, Kafka, объектные хранилища (S3), Data Warehouse (Snowflake / BigQuery / ClickHouse / Greenplum)
• Опыт внедрения DQ-инструментов (Great Expectations, Soda, Monte Carlo, dbt tests или аналогичных) в production
• Понимание методологий моделирования данных (Kimball, Data Vault, Anchor) и Data Contracts
• Опыт работы с метриками качества, построения дашбордов и алертинга
• Навыки управления: декомпозиция задач, планирование, ревью, развитие сотрудников, найм
• Умение коммуницировать с разными уровнями стейкхолдеров и аргументированно отстаивать технические решения

Будет плюсом

• Опыт построения Data Catalog / Data Lineage решений (DataHub, Amundsen, OpenMetadata, Collibra)
• Знакомство с практиками Data Mesh и Data Governance
• Опыт работы в финтехе / e-commerce / телекоме (или другой регулируемой/высоконагруженной области)
• Опыт миграций между хранилищами и работа с большими объёмами данных (десятки ТБ+)
• Понимание ML-пайплайнов и специфики качества фич для моделей

Что мы предлагаем

• Прямое влияние на качество данных, которыми пользуется вся компания
• Современный технологический стек и возможность его развивать
• Зрелую инженерную культуру: код-ревью, документация, инцидент-менеджмент
• Бюджет на обучение, конференции, литературу
• Гибкий формат работы (удалённо / гибрид / офис — уточнить)
• Конкурентную зарплату и систему бонусов