Brillio — технологічна консалтингова компанія, яка допомагає організаціям здійснювати цифрову трансформацію у сферах охорони здоров’я, страхування, логістики, фінансових послуг, телекомунікацій і медіа, наук про життя та роздрібної торгівлі. Компанія працює з клієнтським досвідом, даними та штучним інтелектом, генеративним ШІ, розробленням продуктів і платформ, а також інфраструктурою, хмарними технологіями та безпекою. Brillio поєднує інженерну експертизу з галузевими знаннями, щоб створювати цифрові продукти й модернізувати технологічні середовища, допомагаючи бізнесу реагувати на зміни ринкових і технологічних вимог.
Гібридний інженер із даних — dbt і Snowflake у Brillio
Приєднуйтеся до Brillio на посаді інженера із даних, зосередившись на зворотній розробці логіки ціноутворення та її перебудові в керовані dbt-моделі рівня Silver. Перевіряйте відповідність результатів, документуйте походження даних і виводьте застарілі визначення рівня Gold з експлуатації після схвалення аналітиків.
Опис
- Співпрацювати з аналітиками з ціноутворення, щоб виявляти визначення рівня Gold, обчислення, перетворення, залежності, припущення, граничні випадки та неоднозначності
- Виконувати зворотну розробку SQL-коду аналітиків, формул електронних таблиць і разових обчислень, щоб установити передбачену бізнес-поведінку
- Перетворювати застарілу логіку на чітко визначені технічні вимоги та практичні плани міграції
- Створювати схвалені визначення ціноутворення як керовані, повторно використовувані та документовані dbt-моделі рівня Silver
- Застосовувати встановлені стандарти моделювання даних, іменування, тестування, контролю версій і перевірки коду
- Створювати масштабовані, зручні в супроводі та контрольовані моделі, які не залежать від недокументованих знань аналітиків
- Реалізовувати dbt-тести для перевірки унікальності, допустимості null-значень, прийнятних значень, зв’язків і бізнес-правил
- Зіставляти результати рівня Silver з наявними результатами рівня Gold і досліджувати розбіжності
- Тестувати результати міграції на репрезентативних періодах, сегментах, граничних умовах і відомих винятках
- Завершувати міграції після перевірки відповідності та схвалення аналітика з ціноутворення
- Працювати з аналітиками з ціноутворення, щоб уточнювати обчислення, підтверджувати передбачену поведінку та погоджувати очікувані результати
- Проводити демонстрації й перевірки, фіксуючи схвалення аналітика до виведення застарілих визначень з експлуатації
- Інформувати технічних і бізнесових зацікавлених осіб про ризики, невирішені питання, залежності та рішення
- Фіксувати бізнес-контекст, правила обчислень, припущення, винятки, входи, відповідальних, походження даних, тести та наступних споживачів у dbt і Confluence
- Виводити разову логіку рівня Gold з експлуатації після перевірки, схвалення та впровадження заміни рівня Silver, а також оновлення її наступних залежностей
- Підтверджувати, що виведена з експлуатації логіка більше не використовується, і оновлювати операційну документацію відповідно до нового джерела істини
Вимоги
- Від п’яти до восьми років досвіду в інженерії даних для аналітичних платформ даних
- Високий рівень володіння SQL, зокрема об’єднаннями, віконними функціями, CTE, агрегаціями, умовною логікою та оптимізацією
- Практичний досвід роботи з dbt, зокрема з моделями, тестами, документацією та походженням даних
- Глибокі знання Snowflake, зокрема моделювання даних, налаштування продуктивності та концепцій сховищ
- Досвід рефакторингу, міграції або модернізації складної аналітичної логіки
- Уміння інтерпретувати разові SQL-запити й обчислення в електронних таблицях та перевіряти їхні результати
- Глибоке розуміння якості даних, звірки, тестування та контролю випусків
- Уміння працювати з неінженерними зацікавленими особами для уточнення вимог і перевірки результатів
- Чітка комунікація та дисциплінований підхід до документування
- Досвід роботи з Python буде перевагою
- Досвід роботи з Airflow, Confluence, Jira та Slack
- Досвід у моделюванні даних, перевірці якості, звірці, плануванні міграцій, взаємодії із зацікавленими особами та технічному документуванні