Senior Data Engineering

О позиции

Pearson Virtual Schools — это подразделение глобального лидера в сфере образования, которое расширяет доступ к качественному обучению через инновационные цифровые решения. Наша команда Enabling Technology строит масштабируемые и надёжные продукты на основе данных, которые позволяют школьным руководителям, педагогам и операционным командам принимать информированные решения. Мы переходим к организации, основанной на продуктовом подходе к данным, инвестируя в современные аналитические возможности — от доверенных конвейеров данных до семантических моделей и самообслуживаемых инструментов отчетности.

Чем заниматься

• Разработка дашбордов и отчетов Power BI для поддержки операций школ, анализа успеваемости студентов и корпоративной отчетности
• Создание и поддержка семантических моделей Power BI, соответствующих стандартам управления данными
• Превращение бизнес-требований в интуитивно понятные визуализации
• Реализация и поддержка политик безопасности данных (Row-Level Security)
• Валидация качества данных и обеспечение согласованности между отчетами и источниками
• Отладка проблем с данными, производительностью и обновлениями
• Участие в разработке масштабируемых повторно используемых отчетных активов
• Сотрудничество с инженерами, аналитиками и бизнес-командами

Что ждут

• 4+ лет опыта разработки Power BI (отчеты, визуализации, DAX, Power Query, семантическое моделирование)
• Знание концепций проектирования данных (звездная схема, факты/измерения)
• Опыт работы с SQL и структурированными наборами данных в хранилищах/озёрах данных
• Понимание конвейеров данных и интеграционных паттернов (ETL/ELT)
• Независимая доставка отчетных решений от требований до внедрения и поддержки
• Навыки диагностики проблем с данными, производительностью и визуализацией
• Сильные коммуникативные навыки для взаимодействия с техническими и нетехническими аудиториями

Будет плюсом

• Опыт работы с EdTech или многопотенциальными средами данных
• Опыт работы с Google BigQuery
• Знание управления данными, lineage и стандартизации семантического слоя
• Опыт инструмента Tabular Editor 3, DAX Studio или ALM Toolkit
• Поддержка self-service аналитики в масштабе

Условия

• Участие в значимой аналитической работе, поддерживающей студентов, преподавателей и школьные системы
• Работа в растущей Data Product организации
• Коллаборативная среда, ценящая инновации, ответственность и непрерывное развитие
• Возможность стать частью миссии Pearson, помогающей людям достигать успеха через пожизненное обучение
• Бонусные программы и пакеты льгот

Навыки

• Power BI
• DAX
• SQL
• Data Modeling
• ETL
• Azure Data Factory
• Google BigQuery
• Star Schema
• Row-Level Security
• Semantic Modeling

Могут спросить на собеседовании

1. Как вы обеспечиваете качество данных в ваших Power BI отчетах?
2. Расскажите о вашем опыте проектирования семантических моделей. Как вы выбираете между звездной и снежной схемой?
3. Как вы оптимизируете производительность DAX-запросов в больших наборах данных?
4. Опишите ваш подход к реализации Row-Level Security в многопользовательской среде
5. Как вы балансируете требования бизнеса с техническими ограничениями при разработке отчетов?