В одном из ведущих российских банков открыта вакансия Владелец продукта Data Engineering Platform.
Это ключевая роль для ускорения перехода банка к Self-Driving Bank, определяющая способность банка масштабировать работу с данными.
Миссия – построить надежную инфраструктуру, которая обеспечит 0 FTE in Run для доставки качественных данных и внесет вклад в глобальную цель Time2Data < 1 day.
Гарантируя точность, безопасность и своевременность доставки данных, вы позволите сотням пользователей сфокусироваться на генерации инсайтов, а не на настройке и отладке пайплайнов.
Технический стек
- Data Lake: Hadoop ecosystem, Spark, Trino
- DWH: Greenplum, DBT
- Orchestration: Airflow
- Streaming: Kafka, Kafka Connect, Flink
- In-house utility services
Основные задачи владельца Data-продукта
End-to-end ответственность за стратегию направления
- Управлять продуктовым видением и реализацией роадмапа для всего жизненного цикла поставки данных;
- Коллаборировать с доменными CDO, Data Leads и центрами компетенций для согласования общей стратегии работы с данными;
- Принимать решения о компромиссах между гибкостью, надежностью, стоимостью и time-to-market.
User-centric подход к управлению продуктом
- Проводить непрерывное исследование пользователей для решения критичных проблем дата-инженеров: ожидание доступов/согласований, скрытые сбои, сложности с отладкой джобов и т.д.;
- Приоритизировать фичи, которые измеримо снижают операционное трение и повышают adoption.
Управление стейкхолдерами
- Обеспечивать прозрачность планирования и управлять ожиданиями пользователей и стейкхолдеров;
- Представлять прогресс и оценку влияния топ-менеджменту (Board, Board–1, CDOs).
Governance & Compliance by design
- Встраивать стандарты governance, безопасности и качества в сервисы платформы, чтобы обеспечить соблюдение их требований by design.
Управление командой
Экспертиза владельца Data-продукта в банке
- Успешный опыт запуска платформенных/инфраструктурных продуктов для технических пользователей с обеспечением высокого adoption и возможностей self-service;
- Понимание процессов дата-инжиниринга и pain points; способность создавать инструменты, снижающие трение и повышающие продуктивность пользователей;
- Концептуальное понимание архитектур данных (ETL/ELT, Data Lake, Lakehouse, DWH, Streaming) и современного стека технологий в области дата инжиниринга;
- Уверенность в принятии решений при неполной информации; способность добирать ключевые недостающие данные в условиях неопределенности;
- Умение расставлять приоритеты и управлять ожиданиями множества пользовательских команд, инженеров, рисков и комплаенса;
- Способность объяснять роадмапы и продуктовые решения разным аудиториям, от технических команд до руководителей уровня Board;
- Умение фокусироваться на росте сотрудников и формировании сыгранной команды;
- Умение балансировать скорость поставки (быстрые итерации, частые релизы) со стандартами governance, безопасности и комплаенса.
Условия
- Широкая зона ответственности: шанс коммуницировать с различными командами и стейкхолдерами для достижения общих целей.
- Высокий уровень свободы: возможность искать и внедрять новые применения технологий внутри бизнес-процессов банка.
- Культура открытости, поддержки и взаимопомощи.
- Заработная плата в соответствии с рынком, ДМС со стоматологией с первых дней работы, доплаты по больничным листам, различные виды страхования, а также льготные условия на продукты банка и партнеров.
- Комфортный гибридный формат работы.
