Работа в Москве, вакансия - Data Steward, Ozon Банк • Москва - id363

Команда Банка Ozon создаёт и развивает сервисы для покупателей и продавцов. Мы строим банк как современный IT-продукт — с передовыми технологиями и микросервисной архитектурой. Все самые сложные и важные системы банка реализуем сами: процессинг, учётное ядро, финансовый мониторинг, переводы через Систему быстрых платежей. Среди наших продуктов — виртуальная и пластиковая карта для выгодных покупок на Ozon и за его пределами, рассрочка, банк для юридических лиц и программы финансирования продавцов.

Строим платформы для работы с большими данными и ML-моделями. С помощью этих платформ другие команды банка улучшают продукты: от антифрода и скоринга до отчётности в реальном времени и систем принятия решений.

Ищем data steward, который будет помогать продуктовым и платформенным командам принимать решения на основе качественных, описанных и защищённых данных.

Вам предстоит:

• формировать и поддерживать бизнес-глоссарий и каталог данных: описания датасетов, владение, SLA, правила доступа, data lineage

• разрабатывать и сопровождать правила качества данных (DQ): верификации, completeness и consistency, мониторинги и алерты

• проектировать и согласовывать data contracts между источниками (OLTP, стримы) и потребителями (витрины, ML и отчётность) следить за эволюцией и совместимостью схем

• участвовать в процессах доступа к данным: классификация, политики, согласование, аудит

• обеспечивать соответствие регуляторной политике совместно с Legal или IS

Наш стек:

• Data: Hadoop (HDFS, Hive, YARN), Kafka, Spark, Airflow, ClickHouse, Vertica, Postgres, S3 (CEPH), SuperSet, DataHub

• Таск-трекеры: Jira, Planner

• Документация: Confluence

Для нас важны:

• опыт в data governance или data stewardship от 3 лет

• уверенное знание SQL: написание проверок качества, профилирование, поиск аномалий

• базовое владение Python для автоматизации и DQ-скриптов

• понимание архитектуры и моделей данных

• опыт работы с каталогами данных/бизнес-глоссариями (OpenMetadata, DataHub) и инструментами DQ (Great Expectations, Deequ и другие)

• базовые знания регуляторики в данных: PCI DSS, 152-ФЗ, контроль доступа и маскирование