Data Warehouse Modelling Engineer (удаленная работа)

10 августа 2026

Уровень зарплаты:
з.п. не указана
Требуемый опыт работы:
Не указан

Вакансия: Data Warehouse Modelling Engineer

Описание вакансии

Altenar - международная IT-компания и поставщик программного обеспечения для B2B-клиентов. Мы специализируемся на разработке и являемся ведущим поставщиком технологических решений для индустрии спортивных данных за рубежом. Наши офисы находятся в России, Великобритании, Грузии, Бразилии, Греции, Уругвае и на Мальте.
С 2011 года внедряем стабильный и проверенный софт для автоматизации процессов производства, анализа и парсинга спортивных данных в реальном времени.

Мы ищем опытного Data Warehouse Modelling Engineer , который будет проектировать, разрабатывать и поддерживать корпоративные модели данных с использованием методологии Data Vault 2.0 в современной ELT-архитектуре на базе dbt .

Обязанности:

  • Проектирование и реализация моделей Data Vault 2.0 (Raw Vault и Business Vault), включая Hub, Link, Satellite, Point-in-Time (PIT) таблицы, Bridge и другие объекты.
  • Разработка и сопровождение проектов dbt для реализации Data Vault с использованием макросов, пакетов (например, datavault4dbt, AutomateDV / dbtvault), YAML-конфигураций и шаблонов Jinja.
  • Построение staging-слоя, процессов загрузки Raw Vault и преобразований Business Vault в соответствии со стандартами и лучшими практиками Data Vault 2.0 .
  • Обеспечение высокого качества данных, аудируемости, прослеживаемости и историчности данных за счет корректного проектирования hash-ключей, шаблонов загрузки и механизмов эффективного хранения истории.
  • Взаимодействие с архитекторами данных, инженерами данных и бизнес-заказчиками для преобразования бизнес-требований в масштабируемые модели данных.
  • Оптимизация моделей данных с точки зрения производительности.
  • Применение лучших практик dbt : тестирование (unit и schema tests), документирование, selectors, CI/CD и контроль версий с использованием Git.
  • Реализация стратегий инкрементальной загрузки, обработки поздно поступающих данных (late-arriving data) и интеграции данных из нескольких источников.
  • Участие в развитии стандартов моделирования данных и автоматизации процессов.

Требования:

  • Не менее 5 лет практического опыта проектирования и разработки моделей Data Vault 2.0 в крупных корпоративных проектах.
  • Глубокий практический опыт разработки и сопровождения решений на dbt (dbt Core или dbt Cloud).
  • Отличное понимание компонентов Data Vault 2.0:
    • Hub;
    • Link;
    • Satellite (включая Effectivity Satellite, Multi-Active Satellite, Computed Satellite);
    • PIT (Point-in-Time) таблиц;
    • Bridge;
    • Reference Tables.
  • Уверенное владение SQL и опыт работы с современными аналитическими хранилищами данных (Trino предпочтительно, ClickHouse будет преимуществом).

Технические навыки:

  • Продвинутый уровень работы с dbt:
    • модели;
    • макросы;
    • тесты;
    • документация;
    • exposures;
    • структурирование проектов.
  • Опыт использования пакетов автоматизации Data Vault (datavault4dbt, AutomateDV или аналогичных).
  • Хорошее понимание ELT/ETL-подходов, интеграции данных из различных источников и обработки изменений бизнес-ключей.
  • Опыт работы с Git, CI/CD для проектов данных (например, dbt Cloud Jobs, GitHub Actions) и Infrastructure as Code.
  • Знание размерного моделирования (Kimball Star Schema) для построения аналитических витрин будет преимуществом.

Условия:

  • Работу в аккредитованной IT компании;
  • Оформление по ТК РФ и достойную белую заработную плату;

  • ДМС, стоматологию и страхование жизни за счет работодателя с первого дня работы;

  • Компенсацию фитнеса;

  • Возможность изучения английского за счет компании;

  • Компенсацию за интернет и электроэнергию;

  • Удаленную работу или работу в офисе по вашему выбору (Москва, Санкт-Петербург, Владимир, Тбилиси);

  • Возможность оплаты парковки рядом с офисом за счёт компании;

  • Участие в профильных конференциях, митапах и корпоративных активностях по желанию;

  • Обучение и поддержку при подготовке докладов для публичных выступлений.