Data Modeler

• Projektowanie i utrzymywanie koncepcyjnych, logicznych oraz fizycznych modeli danych dla chmurowych i klasycznych platform danych w sektorze bankowości inwestycyjnej.
• Przekształcanie wymagań biznesowych oraz regulacyjnych w skalowalne i bezpieczne struktury danych wspierające analitykę, ryzyko i raportowanie.
• Definiowanie oraz zarządzanie encjami danych, relacjami, kluczami i hierarchiami w różnych domenach biznesowych.
• Wsparcie inicjatyw integracji danych poprzez definiowanie mapowań source-to-target oraz modeli kanonicznych.
• Ścisła współpraca z Inżynierami Danych w celu zapewnienia prawidłowej wdrożeniowej implementacji modeli w środowiskach lakehouse / warehouse (np. Databricks, Azure).
• Zapewnienie, że struktury danych wspierają wymogi dotyczące raportowania regulacyjnego, śledzenia pochodzenia danych (data lineage), audytowalności oraz jakości danych.
• Współtworzenie standardów danych, konwencji nazewnictwa, dobrych praktyk modelowania oraz dokumentacji technicznej.
• Ścisła współpraca z Analitykami Biznesowymi, Architektami i zespołami governance.
• Praca z nowoczesnym stosikiem technologicznym: architektury Databricks / Lakehouse, środowiska chmurowe Azure, pipeline ETL/ELT oraz narzędzia Jira, Confluence, systemy kontroli wersji.

• Minimum 5 lat doświadczenia na stanowisku Data Modelera w sektorze usług finansowych lub bankowości inwestycyjnej.
• Doświadczenia w modelowaniu danych na potrzeby analityki, raportowania, ryzyka lub zastosowań regulacyjnych.
• Udokumentowanego doświadczenia w pracy w środowiskach intensywnie przetwarzających dane i wymagających złożonych integracji.
• Doświadczenia w efektywnej współpracy z interesariuszami biznesowymi oraz technicznymi w zespołach wytwórczych.
• Bardzo dobrej znajomości technik modelowania danych (koncepcyjne, logiczne, fizyczne).
• Doświadczenia w modelowaniu wielowymiarowym (schematy star/snowflake).
• Bardzo dobrej znajomości języka SQL do walidacji modeli oraz wsparcia analizy danych.
• Zrozumienia zasad śledzenia pochodzenia danych, metadanych oraz reguł data quality.
• Znajomości narzędzi do modelowania danych oraz standardów tworzenia dokumentacji.
• Gotowości do pracy w modelu hybrydowym (2 dni w tygodniu) z biura we Wrocławiu lub w Poznaniu. 

Mile widziane:

• Znajomość i doświadczenie z modelowaniem Data Vault (wysoce pożądane w kontekście zastosowań regulacyjnych i audytowych).
• Znajomość koncepcji Data Mesh oraz modelowania zorientowanego domenowo (domain-oriented modelling).
• Doświadczenie w obszarach ryzyka, kredytów lub raportowania regulacyjnego.