Назад
обновлено 6 часов назад

Data QA Engineer Middle+ \ Senior (DWH/BI)

140 000 - 170 000₽
Формат работы
remote (только Russia)
Тип работы
fulltime
Грейд
middle/senior
Страна
Russia
Вакансия от Hirify. Размещена напрямую Вакансия размещена на Hirify напрямую от HR/нанимающего менеджера

Мэтч

Покажет вашу совместимость с вакансией

Описание вакансии

TL;DR
Middle+ \ Senior QA Engineer (DWH/BI): обеспечение качества данных в банковских DWH/BI-проектах с акцентом на тестирование ETL-процессов и финансовой отчетности. Фокус на проектировании стратегии тестирования, автоматизации проверок данных с использованием SQL и внедрении стандартов Data Governance.

Middle+ \ Senior QA Engineer (DWH/BI)

Сфера деятельности заказчика Банк

Стек проекта: Greenplum, Power BI, Airflow, GitLab; UI DWH для настройки ETL-загрузки. Инструменты: SQL-клиент (DBeaver или аналог), Git, Wiki (Eva или аналог), каталог данных OpenMetadata.

Ограничения: гражданство РФ, локация РФ.

Требования

Опыт и домен

  • QA для DWH, ETL/ELT, BI и решений по данным: Middle+ — от 3 лет, Senior — от 5 лет.
  • Самостоятельное тестирование витрин, отчётов и сквозных цепочек данных в финансовой предметной области.
  • Понимание банковской специфики: продукты, операции, финансовые показатели, типовые риски качества данных (расхождения сумм/валют/дат/статусов, дубли, неполная загрузка).
  • Работа с требованиями, маппингами, бизнес-правилами и критериями приёмки, в т.ч. при неполных требованиях.
  • Участие в пользовательском тестировании аналитических решений совместно с бизнесом и аналитиками.

SQL и качество данных

  • Уверенный SQL: соединения, агрегаты, подзапросы, оконные функции, сверки источник → DWH → витрина → BI-отчёт.
  • Проектирование проверок качества данных: полнота, непротиворечивость, своевременность, уникальность, соответствие справочникам и бизнес-правилам.
  • Понимание особенностей Greenplum: объёмы, партиции, ключи распределения, влияние проверок на производительность.
  • SQL-проверки по большим транзакционным наборам с учётом дат, статусов, версий и историчности.

ETL, BI и автоматизация

  • Тестирование ETL/ELT: загрузка, трансформации, инкрементальность, повторные запуски, обработка ошибок, восстановление после сбоев.
  • Проверка BI-дашбордов (Power BI): метрики, фильтры, визуализации, ролевая модель, соответствие источникам и требованиям.
  • Автоматизация повторяемых проверок SQL-скриптами, средствами оркестрации (Airflow) или тестовыми фреймворками; участие в регрессии данных.
  • Оценка не только корректности данных, но и бизнес-ценности отчёта: применимость метрик, понятность фильтров.

Процессы и коммуникация

  • Ведение тест-кейсов, чек-листов, дефектов и отчётов о качестве (Jira или аналог), версионирование в Git.
  • Взаимодействие с аналитиками, инженерами данных и бизнесом; аргументация дефектов и рисков качества.
  • Улучшение тестового процесса, шаблонов проверок и приёмочных критериев (сверки, контрольные суммы, пороги отклонений).
  • Аналитическое мышление, умение объяснять сложное простым языком, структурировать информацию и фиксировать договорённости; ответственность за результат.
Различия по грейдам

Middle+

  • Опыт от 3 лет.
  • Отвечает за качество данных отдельного домена/функционального блока.

Senior — дополнительно к Middle+:

  • Опыт от 5 лет, включая ответственность за качество данных по направлению/домену.
  • Опыт тестирования в финансовых DWH/BI-проектах: критичные витрины, финансовые показатели, отчётность.
  • Формирует стратегию тестирования данных (управленческая, финансовая, регуляторная отчётность): уровни контроля, критерии приёмки, подход к регрессии.
  • Оптимизирует проверочные запросы и тестовые пайплайны, понимает архитектуру DWH и влияние проверок на производительность среды.
  • Определяет метрики качества данных и проектирует отчёты/алертинг по ним (отклонения, тренды, полнота загрузок, критичные бизнес-правила).
  • Формирует SQL-скрипты для регрессионной проверки критичных финансовых метрик и отчётных показателей.
  • Проектирует подходы к тестированию ETL/интеграций/витрин/BI и валидирует сквозной путь; внедряет автотесты, регрессионные пакеты, мониторинг отклонений.
  • Участвует в Data Governance: приёмка витрин, контроль происхождения данных, управление дефектами данных.
  • Менторит QA, ревьюит тестовую документацию, SQL-проверки и дефекты; формирует стандарты тест-дизайна и приёмки для дата-проектов.
  • Консультирует аналитиков, инженеров данных и заказчиков по качеству данных и рискам релиза.
  • Управляет ожиданиями заказчиков и смежных команд, выявляет неявные требования и риски, фасилитирует обсуждения.

Условия:

Удалённый формат работы. Оформление в штат по ТК в ИТ-аккредитованную компанию.
Вилка 140-170 тыс на руки

Гражданство РФ, локация РФ, приоритет таймзона Москва. Обязательное подтверждение стажа из резюме с трудовой книжкой по требованию заказчика.

Пишите в личку, сразу закидывайте резюме в pdf :)

tg @anna_recruiter_it

Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →

Вакансия размещена на Hirify напрямую от HR/нанимающего менеджера