Data QA engineer

About the role

Ajax Systems — міжнародна технологічна компанія і найбільший у Європі виробник охоронних систем. Продуктам Ajax довіряють уже понад 4,5 мільйони кінцевих користувачів і 330 тисяч PRO-користувачів у більш ніж 180 країнах. Компанія пропонує комплексні рішення для захисту житлових і комерційних об'єктів різного масштабу. Нині портфоліо Ajax налічує 280 пристроїв для захисту від вторгнення, відеоспостереження, пожежної безпеки та комфорту й автоматизації. Кожного року ми демонструємо кратне зростання як у чисельності команди, так і в кількості користувачів у всьому світі.

Ajax Systems має виробництво повного циклу: від генерації ідей та створення прототипів до масового виробництва та продажу по всьому світу. Кожен департамент закриває певну операційну потребу бізнесу в повній мірі. Фахівці компанії залучені на всіх етапах: від виробничої лінії в Україні до логістичного центру в Польщі, звідки продукцію відправляють дистрибʼюторам по всьому світу.

Зараз ми шукаємо Data QA Engineer (Middle) до команди Data Warehouse & Analytics, який допоможе побудувати системний підхід до тестування даних та забезпечити їхню якість на всіх етапах обробки — від джерел до фінальних аналітичних вітрин.

Наша команда працює над розвитком корпоративної платформи даних на базі Databricks, інтеграцією даних із SAP, 1С та інших систем, підготовкою master data для впровадження SAP на міжнародних виробничих майданчиках, а також автоматизацією управлінської та аналітичної звітності.

Це можливість долучитися до побудови процесів Data QA практично з нуля, впливати на підходи до тестування та розвивати автоматизацію перевірок якості даних.

Основні обов'язки: -

Побудова та розвиток процесів тестування даних у команді Data Warehouse & Analytics.

-

Тестування ETL/ELT-процесів та перевірка коректності передачі й трансформації даних із SAP, 1С та інших джерел до Databricks.

-

Перевірка відповідності даних бізнес-вимогам на всіх етапах обробки: від source-систем до фінальних аналітичних вітрин.

-

Проведення Data Validation та Source-to-Target Reconciliation для забезпечення точності, повноти й узгодженості даних.

-

Перевірка бізнес-логіки трансформацій, правил обробки та збагачення даних.

-

Виявлення дублів, пропущених записів, некоректних значень та інших аномалій у даних.

-

Розробка та підтримка тест-кейсів, тестових сценаріїв і правил перевірки якості даних.

-

Побудова та розвиток автоматизованого тестування даних, зокрема регресійних перевірок.

-

Перевірка коректності даних після змін у data pipelines, структурах даних і бізнес-логіці.

-

Участь у тестуванні процесів підготовки master data для впровадження SAP.

-

Аналіз причин розбіжностей у даних та взаємодія з Data Engineers, Business Analysts і суміжними командами для їх усунення.