Data Steward (Ozon Банк)

Data Steward (Ozon Банк) Company: Ozon Банк Location: Москва, Москва date_posted: 2026-07-28T10:46:49.817+03:00 | valid_through: 2026-08-27T10:46:49+03:00 | region: Москва | address_country: RU | identifier: 134754600 Команда Банка Ozon создаёт и развивает сервисы для покупателей и продавцов. Мы строим банк как современный IT-продукт — с передовыми технологиями и микросервисной архитектурой. Все самые сложные и важные системы банка реализуем сами: процессинг, учётное ядро, финансовый мониторинг, переводы через Систему быстрых платежей. Среди наших продуктов — виртуальная и пластиковая карта для выгодных покупок на Ozon и за его пределами, рассрочка, банк для юридических лиц и программы финансирования продавцов. Строим платформы для работы с большими данными и ML-моделями. С помощью этих платформ другие команды банка улучшают продукты: от антифрода и скоринга до отчётности в реальном времени и систем принятия решений. Ищем data steward, который будет помогать продуктовым и платформенным командам принимать решения на основе качественных, описанных и защищённых данных. Вам предстоит: формировать и поддерживать бизнес-глоссарий и каталог данных: описания датасетов, владение, SLA, правила доступа, data lineage разрабатывать и сопровождать правила качества данных (DQ): верификации, completeness и consistency, мониторинги и алерты проектировать и согласовывать data contracts между источниками (OLTP, стримы) и потребителями (витрины, ML и отчётность); следить за эволюцией и совместимостью схем участвовать в процессах доступа к данным: классификация, политики, согласование, аудит обеспечивать соответствие регуляторной политике совместно с Legal или IS Наш стек: Data: Hadoop (HDFS, Hive, YARN), Kafka, Spark, Airflow, ClickHouse, Vertica, Postgres, S3 (CEPH), SuperSet, DataHub Таск-трекеры: Jira, Planner Документация: Confluence Для нас важны: опыт в data governance или data stewardship от 3 лет уверенное знание SQL: написание проверок качества, профилирование, поиск аномалий базовое владение Python для автоматизации и DQ-скриптов понимание архитектуры и моделей данных опыт работы с каталогами данных/бизнес-глоссариями (OpenMetadata, DataHub) и инструментами DQ (Great Expectations, Deequ и другие) Будет плюсом: базовые знания регуляторики в данных: PCI DSS, 152-ФЗ, контроль доступа и маскирование