Aparıcı data mühəndisi (Lead data engineer)

Təsvir Bankın Data Warehouse və data platformalarının qurulması, inkişaf etdirilməsi və optimallaşdırılmasında iştirak etmək; Core Banking, CRM, kart sistemləri və digər daxili/xarici mənbələrdən məlumatların DWH-a inteqrasiyasını təmin etmək; Oracle verilənlər bazasından PostgreSQL mühitinə data migration və inteqrasiya proseslərini həyata keçirmək; Apache NiFi, Kafka, Spark və Airflow texnologiyalarından istifadə etməklə ETL/ELT, batch və real-time data pipeline-lar hazırlamaq və idarə etmək; DWH üçün Fact/Dimension, Star Schema və Snowflake Schema prinsiplərinə uyğun data modelləri hazırlamaq; Incremental Load, CDC və SCD Type 1/2 yanaşmalarını tətbiq etmək; Data pipeline-ların monitorinqini həyata keçirmək, yaranmış problemləri araşdırmaq və performans optimizasiyasını təmin etmək; Məlumatların keyfiyyəti, tamlığı və uyğunluğunu təmin edən yoxlama və nəzarət mexanizmlərini qurmaq; Risk, Maliyyə,Retail, AML və digər biznes bölmələrinin ehtiyaclarına uyğun data martların hazırlanmasında iştirak etmək; Data lineage, metadata, data governance və data architecture standartlarının tətbiqində iştirak etmək; Git və CI/CD alətlərindən istifadə etməklə data həllərinin versiyalaşdırılması və deployment proseslərinin avtomatlaşdırılmasını təmin etmək; Data platformasının dayanıqlılığı, miqyaslana bilməsi və informasiya təhlükəsizliyi tələblərinə uyğun fəaliyyətini təmin etmək. Tələblər Data Engineering və ya Data Warehouse istiqamətində minimum 3 il praktiki iş təcrübəsi; Data Warehouse və data platformalarının qurulması, inkişaf etdirilməsi və optimallaşdırılması üzrə təcrübə; PostgreSQL üzrə dərin bilik və real layihələrdə iş təcrübəsi, Oracle verilənlər bazası ilə işləmə bacarığı; Oracle-dan PostgreSQL-ə data migration və sistemlərarası məlumat inteqrasiyası üzrə praktiki təcrübə; Apache NiFi ilə data ingestion və ETL/ELT pipeline-larının qurulması və idarə olunması təcrübəsi; Apache Kafka ilə data integration, event streaming və real-time məlumat axınlarının qurulması üzrə təcrübə; Apache Spark ilə böyük həcmli məlumatların emalı və transformasiyası üzrə praktiki bilik; Apache Airflow vasitəsilə data pipeline-ların orchestration, scheduling və dependency management proseslərinin idarə olunması təcrübəsi; Batch və real-time data processing prinsipləri, həmçinin Data Warehouse modelləşdirməsi — Fact/Dimension, Star Schema və Snowflake Schema üzrə bilik; Incremental Load, Change Data Capture (CDC), SCD Type 1 və SCD Type 2 yanaşmaları üzrə praktiki bilik; Data pipeline-ların monitorinqi, troubleshooting və performance optimization üzrə bacarıq; Git, CI/CD prinsipləri və Linux/Unix mühitində işləmə təcrübəsi; Data architecture, data integration və distributed data processing prinsipləri üzrə yaxşı anlayış; Data Lake/Lakehouse, Ceph və ya S3-compatible Object Storage, Apache Flink və OpenMetadata kimi texnologiyalarla iş təcrübəsi üstünlükdür; Data quality, data lineage, metadata management və data governance, həmçinin Kafka + NiFi + Spark + Airflow inteqrasiyası üzrə kompleks layihə təcrübəsi üstünlükdür.