Инженер-тестировщик данных

1. Тестирование данных и ответственность за качество

• Брать ответственность за качество данных отдельного домена или функционального блока.
• Работать при неполных требованиях и выявлять риски качества данных.
• Участвовать в пользовательском тестировании аналитических решений совместно с бизнесом и аналитиками.
• Проверять корректность данных для управленческой, финансовой и клиентской аналитики.
• Понимать типовые риски качества финансовых данных: расхождения сумм, валют, дат операций, периодов отчетности, статусов документов, дублей и неполной загрузки операций.

2. SQL и проверки данных

• Уверенно писать SQL-запросы для проверки данных: соединения, агрегаты, подзапросы, оконные функции.
• Проводить сверки источников, витрин и BI-отчетов.
• Проектировать тестовые наборы для проверки качества банковских данных: полнота, непротиворечивость, своевременность, уникальность, соответствие справочникам и бизнес-правилам.
• Понимать особенности Greenplum, уметь учитывать объемы данных, партиции, ключи распределения и ограничения производительности проверок.
• Строить SQL-проверки по большим транзакционным наборам данных с учетом дат, статусов, версий записей и историчности.

3. Тестирование ETL, BI и автоматизация

• Тестировать ETL/ELT-процессы: загрузку, трансформацию, инкрементальность, повторные запуски, обработку ошибок и восстановление после сбоев.
• Проверять BI-дашборды: метрики, фильтры, визуализации, ролевую модель, соответствие данным источников и требованиям заказчика.
• Автоматизировать повторяемые проверки SQL-скриптами, средствами оркестрации или тестовыми фреймворками.
• Участвовать в регрессионном тестировании данных.
• Переводить повторяемые ручные проверки в автотесты или регламентные SQL-наборы.
• Проверять не только корректность данных, но и бизнес-ценность отчета: применимость метрик, понятность фильтров и соответствие управленческой задаче.

4. Процессы и коммуникация

• Формировать тест-кейсы, чек-листы, дефекты и отчеты о качестве данных в Jira или аналогичных системах.
• Взаимодействовать с аналитиками, инженерами данных и бизнес-заказчиками.
• Аргументированно объяснять дефекты и риски качества.
• Предлагать улучшения тестового процесса, шаблонов проверок и приемочных критериев.
• Предлагать улучшения приемки витрин и отчетов: обязательные сверки, контрольные суммы, пороги отклонений и правила фиксации дефектов.

• Опыт тестирования данных, ETL/ELT, DWH и BI не менее 3 лет, включая самостоятельное тестирование витрин, отчетов и сквозных цепочек данных в финансовой предметной области.
• Понимание жизненного цикла разработки и тестирования решений, связанных с данными.
• Умение работать с требованиями, маппингами, бизнес-правилами и критериями приемки.
• Понимание типовых рисков качества финансовых данных: расхождения сумм, валют, дат операций, периодов отчетности, статусов документов, дублей и неполной загрузки операций.
• Понимание банковской предметной области на уровне основных продуктов, операций, финансовых показателей и типовых рисков качества данных.
• Опыт пользовательского тестирования аналитических решений совместно с бизнесом и аналитиками.
• Уверенное владение SQL: сложные запросы, соединения, агрегаты, подзапросы, оконные функции.
• Проектирование тестовых наборов для проверки качества банковских данных.
• Понимание особенностей Greenplum: объемы данных, партиции, ключи распределения и ограничения производительности проверок.
• Опыт построения SQL-проверок по большим транзакционным наборам данных с учетом дат, статусов, версий записей и историчности.
• Опыт тестирования ETL/ELT-процессов: загрузка, трансформация, инкрементальность, повторные запуски, обработка ошибок и восстановление после сбоев.
• Опыт тестирования BI-дашбордов: метрики, фильтры, визуализации, ролевая модель.
• Автоматизация повторяемых проверок SQL-скриптами или средствами оркестрации.
• Участие в регрессионном тестировании данных.
• Аналитическое мышление.
• Умение объяснять сложные вещи простым языком.
• Умение структурировать информацию и фиксировать договоренности по итогам встреч.
• Навыки письменной коммуникации: понятные комментарии, статусы, описания решений, инструкции и документация.
• Ответственность за корректность результатов.
• Умение аргументированно отстаивать свою позицию.
• Управление ожиданиями заказчиков и смежных команд.
• Выявление неявных требований, противоречий и рисков в ходе коммуникации.
• Фасилитация обсуждений.
• Наставничество менее опытных специалистов и передача знаний внутри команды.

Будет плюсом

• Опыт работы с OpenMetadata или другими каталогами данных.
• Опыт настройки мониторинга качества данных.
• Опыт внедрения автотестирования в DWH-проектах.
• Понимание SLA/SLO по качеству данных.