Data Steward (Ozon Банк)

Работодатель:
Опыт работы:
От 3 до 6 лет

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)

Будет плюсом:

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

Похожие вакансии

Руководитель проекта по развитию Основного банка
Альфа-Банк

Высшее экономическое/математическое образование, опыт работы в банковской сфере от 3 лет. Понимание основ ML-моделирования, опыт внедрения моделей и...

ML engineer / Data Scientist
TOM TAILOR

Мы хотели бы видеть Hard Skills: - Отличное владение python и sql. - Сильный математический / статистический бэкграунд. - Уверенное знание машинного обучения и...

Middle Дата аналитик в Защитник [Big Data, МТС Веб Сервисы]
МТС

Опыт работы аналитиком от 2 лет. Умение презентовать результаты работы. Уверенный SQL, понимание принципов СУБД. Уверенный Python для анализа данных.

Аналитик данных / Data Analyst (Финуслуги)
Московская Биржа

Глубокое понимание CVP-метрик: LTV, Churn Rate, RFM-анализ, когортный анализ, ARPU, конверсия воронок. Знание метрик ML-моделей; принципы мониторинга...

Руководитель направления методологии страхового и комиссионного бизнеса WB bank
RWB (Wildberries & Russ)

Опыт написания положений, регламентов, ВНД по страховым, комиссионным и транзакционным продуктам в банке последние 2 года. Отличное знание Положений ЦБ...