Adatarchitekt

Stack

Feladatok

• ▹Adatarchitektúrák tervezése és megvalósítása: Data Lake, Data Warehouse, Data Lakehouse
• ▹Adatbeolvasási, -transzformációs és -szolgáltatási folyamatok szabványosítása (ETL/ELT, batch és streaming pipeline-ok)
• ▹Robusztus adatmodellek kialakítása: dimenzionális, Data Vault, relációs
• ▹Adatminőség, nyomonkövethetőség és eredetiség biztosítása a teljes láncban
• ▹Eszközök és platformok kiválasztása és értékelése az ügyfél kontextusához igazítva
• ▹Adatkormányzási politikák meghatározása: szerepkörök, felelősségek, életciklus, osztályozás
• ▹Adatkatalógusok és technikai dokumentáció bevezetése
• ▹Adatvagyon biztonságának, adatvédelmének és jogszabályi megfelelésének biztosítása
• ▹Data Engineer csapatok vezetése és mentorálása
• ▹Részvétel technikai profilok kiválasztási és onboarding folyamataiban
• ▹Technikai prioritások egyeztetése termék- és üzleti csapatokkal
• ▹Üzleti igények lefordítása egyértelmű, végrehajtható technikai követelményekre
• ▹Megoldások bemutatása nem technikai stakeholdereknek
• ▹Új adatfelhasználási esetek és fejlesztési lehetőségek proaktív azonosítása
• ▹Együttműködés BI, Data Science és funkcionális csapatokkal

Elvárások

• ▹8+ év tapasztalat adatterületen, ebből legalább 3 év architektúrai vagy technikai vezetői szerepben
• ▹Progresszív karrierút: Data Engineer / BI Developer → Lead / Architect
• ▹Igazolt tapasztalat több iparágban vagy komplex környezetben megvalósult projektekben
• ▹Informatika, rendszertervezés vagy hasonló terület diplomája (vagy ezzel egyenértékű igazolt tapasztalat)
• ▹Dimenzionális, relációs, Data Vault adatmodellezés
• ▹Adatpipeline-ok, ETL/ELT, batch és streaming feldolgozás
• ▹Legalább egy felhőplatform ismerete (Azure, AWS vagy GCP)
• ▹Relációs és nem relációs adatbázisok
• ▹BI és vizualizációs eszközök
• ▹Adatkormányzás és -minőség
• ▹Haladó SQL és Python (kötelező)

Előny

• ▹Adatkonzultációs vagy végfelhasználói projekttapasztalat előny
• ▹DevOps gyakorlatok / kódverziózás ismerete előny

Soft skillek