Data Modeler

150 - 170 PLN/ godz./ godz.B2BB2B (netto)

MidHybryda·WrocławInne·B2B

#473453·Dodano wczoraj·0

Źródło: justjoin.it

Aplikuj teraz

Tech Stack / Keywords

Data modelingSQLFinance / bankingData Warehouse / ETL

Podsumowanie oferty

Projekt dotyczy rozwijania platform danych klasy enterprise dla sektora finansowego i bankowości inwestycyjnej. Osoba na tym stanowisku będzie projektować i utrzymywać modele danych wspierające analitykę, zarządzanie ryzykiem i raportowanie regulacyjne, współpracując z zespołem Data Engineerów. W pracy wykorzystywane są SQL, Data Vault, Databricks i Azure.

Wymagania

Minimum 5 lat komercyjnego doświadczenia w roli Data Modelera lub pokrewnej, zdobytego w sektorze usług finansowych lub bankowości inwestycyjnej.
Głęboka, praktyczna wiedza z zakresu technik modelowania danych: modeli konceptualnych, logicznych i fizycznych.
Duże doświadczenie w modelowaniu wielowymiarowym, w tym schematach star/snowflake.
Biegła znajomość SQL, wykorzystywanego do walidacji modeli i analizy danych.
Praktyczne doświadczenie w środowiskach intensywnie przetwarzających dane i nastawionych na integrację, w tym w potokach ETL/ELT.
Zrozumienie zasad data lineage, zarządzania metadanymi oraz data quality.
Umiejętność płynnej komunikacji i współpracy z interesariuszami biznesowymi i technicznymi.

Mile widziane:

Praktyczna znajomość metodyki Data Vault.
Zrozumienie koncepcji Data Mesh i modelowania zorientowanego na domeny.
Znajomość platform danych: architektury Databricks / Lakehouse oraz środowisk analitycznych chmury Azure.
Doświadczenie w obszarach związanych z ryzykiem, rynkiem kredytowym lub raportowaniem regulacyjnym.

Obowiązki

Projektowanie i utrzymanie konceptualnych, logicznych oraz fizycznych modeli danych dla platform klasy enterprise.
Przekładanie wymagań biznesowych i regulacyjnych na stabilne, skalowalne struktury danych.
Definiowanie i zarządzanie encjami, relacjami, kluczami oraz hierarchiami w różnych domenach biznesowych.
Wspieranie integracji danych poprzez tworzenie mapowań source-to-target i modeli kanonicznych.
Współpraca z zespołem Data Engineerów, aby zagwarantować poprawną implementację modeli w środowiskach Lakehouse / Data Warehouse.
Wspieranie raportowania regulacyjnego, śledzenia pochodzenia danych (data lineage), audytowalności oraz wymagań dotyczących jakości danych (data quality).
Rozwijanie standardów, konwencji nazewnictwa, najlepszych praktyk modelowania oraz dokumentacji.

Benefity

Udział w tworzeniu strategicznych rozwiązań dla światowej klasy instytucji finansowych.

in4ge sp. z o.o.

393 aktywne oferty

Zobacz wszystkie oferty

Aplikuj teraz