- Страна
- Россия
Chief Data Officer
Позиция в аккредитованной ИТ-компании, связанной с крупнейшим медиахолдингом, предлагает стабильность, расширенный соцпакет (ДМС) и работу над масштабными продуктами. Однако требование работы исключительно в офисе может быть минусом для кандидатов, привыкших к удаленному формату.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Роль требует редкого сочетания глубоких технических знаний в области Data Engineering (ClickHouse, Kafka, Airflow) и управленческих компетенций уровня C-level для руководства командой из 10 специалистов. Дополнительную сложность создает необходимость работы с высоконагруженными медиа-сервисами федерального масштаба.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Зарплата в вакансии не указана, но для позиции CDO в Москве в крупном медиахолдинге рыночные ожидания начинаются от 450 000 рублей. Учитывая масштаб задач и технический стек, опытный кандидат может претендовать на верхнюю границу рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
CHIEF DATA OFFICER В IT-КОМПАНИЮ ПЛАТФОРМА ТРИМ (МЕДИАХОЛДИНГ ВГТРК), Москва
В IT-компанию Платформа Трим (медиахолдинг ВГТРК) ищут Chief Data Officer в Дирекцию развития цифровой среды ВГТРК. В управлении дирекции находится платформа Смотрим, сайт информационной службы Вести и множество административных систем по управлению указанными продуктами.
О роли:
Нужен человек с фокусом на результат: тот, кто умеет выстраивать структуру работы команды, держать ритм спринтов и релизов, добиваться того, чтобы взятые обязательства выполнялись в срок и в полном объёме.
Это роль для CDO с техническим бэкграундом: важно говорить с разработчиками и DevOps на одном языке, понимать, как устроена мобильная и веб-разработка, релизные циклы и инфраструктура, и при необходимости погружаться в детали.
Чем предстоит заниматься:
Управление командой:
Руководить отделом из 10 человек (продуктовые, системные, бизнес-аналитики и аналитики данных).
Выстраивать процессы взаимодействия внутри команды и со смежными подразделениями.
Развитие инфраструктуры данных:
Ставить задачи дата-инженерам и архитекторам данных, продолжать развитие собственного счетчика и хранилища данных. Отвечать за качество, доступность и актуальность данных.
Продуктовая аналитика и эксперименты:
Внедрять и развивать культуру принятий решений через проведение A/B.
Разрабатывать методологию экспериментов: от формирования гипотез и выбора методологии расчета до интерпретации результатов.
Проводить когортный анализ и сегментацию пользователей.
Системный анализ и архитектура:
Контролировать качество системной документации и описания интеграций.
Участвовать в проектировании нового функционала, оценивая влияние изменений на текущую архитектуру и смежных систем.
Требования:
Глубокое понимание архитектуры современных хранилищ данных (DWH), озер данных (Data Lake) и принципов построения витрин.
Практический опыт проектирования ETL/ELT-процессов (Kafka, Airflow). Понимание разницы между слоями: сырые данные (Raw), детальное хранилище (DDS) и витрины (Marts).
Знание концепции Master Data Management (MDM), Data Governance, Data Lineage, Data Catalog и Data Quality. Желателен опыт внедрения или администрирования.
Знание стека: ClickHouse (OLAP), S3, Kafka (потоки данных), SuperSet, Trisigma (ex EXPF).
Владение методами статистического анализа и дизайна экспериментов.
Владение языками моделирования (UML, BPMN) для описания бизнес-процессов и системных взаимодействий.
Знание методологии гибкой разработки (Scrum, Kanban), применение к data-продуктам и ML-пайплайнам.
Системное мышление: способны видеть не только локальную задачу, но и ее влияние на смежные процессы, интеграции и общую архитектуру.
Продвинутая коммуникация: договариваться со сложными стейкхолдерами, аргументировать свою позицию как бизнесу, так и техническому руководству.
Важны энергия и инициатива, ведение команды за собой, настройка и улучшение процессов, стремление к результатам для бизнеса.
Что предлагают:
Официальное трудоустройство в аккредитованную ИТ-компанию: полное соблюдение ТК РФ, социальные гарантии и стабильность.
График работы 5/2, работа в офисе.
Конкурентоспособная заработная плата: обсуждается индивидуально с учётом вашего опыта и профессиональных навыков.
Профессиональное развитие: участие в профильных конференциях и семинарах.
ДМС: расширенная программа медицинского страхования, включающая стоматологию.
Интересные задачи: работа со сложными высоконагруженными продуктами, которыми ежедневно пользуются миллионы людей.
Контакты: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- DWH
- Data Lake
- ETL
- ELT
- Kafka
- Airflow
- Master Data Management
- Data Governance
- Data Lineage
- Data Catalog
- Data Quality
- ClickHouse
- S3
- Superset
- A/B Testing
- UML
- BPMN
- Scrum
- Kanban
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта управления жизненным циклом данных в крупных системах.
Расскажите о вашем опыте внедрения Data Governance и Data Quality: какие метрики качества данных вы считаете критическими для медиа-платформы?
Оценка технической экспертизы в области высоконагруженных хранилищ.
Какие архитектурные вызовы вы видите при использовании ClickHouse для продуктовой аналитики на миллионах пользователей и как их решали?
Проверка навыков управления командой и процессами.
Как вы выстраиваете взаимодействие между аналитиками данных и командой DevOps для обеспечения стабильности релизных циклов?
Оценка опыта в области продуктовых экспериментов.
Опишите ваш подход к дизайну A/B-тестов: как вы определяете длительность эксперимента и боретесь с проблемой подглядывания (peeking problem)?
Проверка лидерских качеств и работы со стейкхолдерами.
Приведите пример ситуации, когда вам пришлось убеждать бизнес-руководство в необходимости инвестиций в инфраструктуру данных, которые не приносят прямой прибыли в моменте.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

