Руководитель отдела инженерии данных

• Data Engineering strategiyasının icrasına, standartların və yol xəritəsinin formalaşdırılmasına cavabdeh olmaq; data pipeline və inteqrasiya üzrə işlərin prioritetləşdirilməsini təmin etmək.
• Data Engineer-lərdən ibarət komandanı formalaşdırmaq və inkişaf etdirmək; mühəndislik standartlarını və nəticələrin çatdırılması üzrə məsuliyyət prinsiplərini müəyyən etmək.
• Mövcud telekommunikasiya sistemləri (Billing, CRM, Network, Operations) ilə müasir cloud platformaları arasında inteqrasiya yanaşmalarını müəyyən etmək.
• ETL/ELT pipeline-larının, yüksək həcmli telekommunikasiya data axınları üçün delta/real-time emal proseslərinin, eləcə də data validasiyası və keyfiyyət yoxlamalarının hazırlanmasına rəhbərlik etmək.
• Məntiqi və dimensional data modellərinin, star schema-ların, metadata management proseslərinin və giriş icazələrinin idarə olunmasını təmin etmək.
• Genişmiqyaslı data uyğunsuzluqları və keyfiyyət problemlərinin araşdırılması və aradan qaldırılmasına nəzarət etmək.
• Datanın ötürülməsi zamanı məlumatların təsnifatı və saxlanma yeri (data residency) tələblərinə riayət olunmasını təmin etmək; Data Governance komandası ilə əməkdaşlıq çərçivəsində data keyfiyyəti üzrə nəzarət mexanizmlərini tətbiq etmək.
• Big Data, NoSQL və real-time streaming sahələrində yeni texnologiyaları araşdırmaq və uyğun həllərin tətbiqini təşviq etmək.
• Data prosesləri, strukturları, data lineage və sistemlərarası asılılıqlar üzrə sənədləşdirmə standartlarını formalaşdırmaq və tətbiq etmək; digər struktur bölmələrin data ilə bağlı sorğularına dəstək göstərmək.
• Analitika və Machine Learning məqsədləri üçün datanın hazırlığını təmin etmək məqsədilə Data Science, MLOps və Platform komandaları ilə sıx əməkdaşlığı təmin etmək.
• Bölmənin təsdiq edilmiş strategiyaya uyğun fəaliyyət göstərməsini, şirkətin daxili siyasət və prosedurlarına, qanunvericilik tələblərinə və məlumatların qorunması üzrə tənzimləmələrə, o cümlədən GDPR və Azərbaycan Respublikasının fərdi məlumatların qorunması ilə bağlı qanunvericiliyinə riayət etməsini təmin etmək.
• Məxfiliyin qorunmasını, giriş məlumatlarının (credentials) təhlükəsiz idarə edilməsini, Davranış Kodeksinə, Rüşvətxorluğa və Korrupsiyaya Qarşı Mübarizə qaydalarına riayət olunmasını təşviq və təmin etmək.
• Bölmə səviyyəsində hesabatlılıq, resurs planlaşdırılması, daxili müştərilərin ehtiyaclarının qarşılanması və müəyyən edilmiş KPI-ların icrasına cavabdeh olmaq.
• Data təhlükəsizliyi standartlarının və data minimization prinsiplərinin tətbiqini, həmçinin məlumatların həssaslıq səviyyəsinə uyğun olaraq müvafiq qorunma üsullarından — şifrələmə (encryption), maskalama (masking) və anonimləşdirmədən (anonymization) — istifadə olunmasını təmin etmək.
• PII və abunəçi məlumatlarının düzgün və təhlükəsiz emalını, audit izlərinin (audit trails) saxlanmasını, məlumat təhlükəsizliyi pozuntularının monitorinqi və hesabatlandırılmasını, həmçinin datanın həyat dövrünün və təhlükəsiz silinməsi proseslərinin idarə olunmasını təmin etmək.
• Giriş hüquqlarının mütəmadi nəzərdən keçirilməsini, minimum zəruri səlahiyyət (least privilege) prinsipinin tətbiqini və sistemlər üzrə data lineage və izlənəbilənliyin (traceability) təmin edilməsini təşkil etmək.
• Hybrid cloud və on-premises mühitlərində vahid yanaşma və standartların tətbiqini, eləcə də data residency tələblərinə riayət olunmasını təmin etmək.
• Korporativ data kataloqlarının, ontologiyaların və terminoloji lüğətlərin (business glossaries) inkişafına töhfə vermək və təqdim olunan nəticələrdə qorunan məlumatların açıqlanmamasını təmin etmək.
• Compliance araşdırmalarında və müxtəlif funksiyalararası Data Governance forumlarında bölməni təmsil etmək.
• Bölmə daxilində və təşkilat üzrə innovasiya, data savadlılığı və davamlı təkmilləşmə mədəniyyətinin inkişafını təşviq etmək.

Axtardığımız namizədə tələblər:

• Data Engineering, Big Data, Data Platformaları, Data Warehouse və ya əlaqəli sahələrdə 7+ il peşəkar iş təcrübəsi.
• Data Engineering Lead, Technical Lead, Team Lead və ya Engineering Manager kimi texniki liderlik rolunda ən azı 2 il təcrübə.
• Böyükmiqyaslı data inteqrasiya həllərinin və ETL/ELT pipeline-larının dizaynı və tətbiqi üzrə güclü təcrübə.
• SQL, data emalı, data modelləşdirilməsi və Data Warehouse konsepsiyaları üzrə güclü biliklər.
• Apache Spark və ya ekvivalent paylanmış data emalı texnologiyaları ilə praktiki iş təcrübəsi.
• Data Lake və/və ya Lakehouse arxitekturaları, eləcə də müasir data platforması konsepsiyaları üzrə təcrübə.
• Batch, CDC, near-real-time və event-driven/streaming data emalı yanaşmaları haqqında yaxşı anlayış.
• Apache Kafka və ya ekvivalent streaming və messaging texnologiyaları ilə iş təcrübəsi.
• Dimensional modeling, star schema, logical data model və analitik data strukturları üzrə güclü anlayış.
• Billing, CRM, BSS/OSS, Network, Finance və ya oxşar mürəkkəb korporativ sistemlərdən datanın inteqrasiyası üzrə təcrübə.
• Data quality, metadata management, data lineage, data security və access control prinsipləri haqqında yaxşı anlayış.
• Airflow, NiFi və ya ekvivalent workflow orchestration və data inteqrasiya texnologiyaları ilə iş təcrübəsi.
• Trino/Starburst, Cloudera və ya ekvivalent müasir query engine və data platformaları ilə iş təcrübəsi üstünlükdür.
• Cloud data platformaları və xidmətləri, xüsusilə AWS üzrə biliklər üstünlükdür.
• CI/CD, Git, DevOps/DataOps, monitorinq və production support prosesləri haqqında anlayış.
• Mürəkkəb data problemlərini araşdırmaq, kök səbəbləri (root cause) müəyyən etmək və müxtəlif sistem və komandalar üzrə texniki həllərin icrasını təmin etmək bacarığı.
• Data Engineer-lərə liderlik, mentorluq və inkişaf dəstəyi göstərmək, həmçinin güclü mühəndislik mədəniyyəti formalaşdırmaq üzrə sübut olunmuş bacarıq.
• Güclü sahiblik (ownership), məsuliyyət və qərarvermə bacarıqları.
• Biznes və arxitektura tələblərini texniki həllərə və mühəndislik prioritetlərinə çevirmək bacarığı.
• Data Science, MLOps, Platform Engineering, Data Governance, Architecture, IT və biznes komandaları ilə effektiv əməkdaşlıq etmək üçün güclü stakeholder management və kommunikasiya bacarıqları.
• Texniki mövzuları həm texniki, həm də qeyri-texniki tərəflərə aydın və anlaşılan şəkildə izah etmək bacarığı.
• İngilis dilində peşəkar iş səviyyəsində bilik.

Your key responsibilities:

• Own the data engineering strategy operationalization, standards, and roadmap; prioritize the pipeline and integration backlog.
• Build and develop a team of Data Engineers; establish engineering standards and delivery accountability.
• Define integration patterns bridging legacy telecom systems (billing, CRM, network, operations) and modern cloud platforms.
• Direct development of ETL/ELT pipelines, delta/real-time processing for high-volume telecom streams, and data validation/quality checks.
• Govern logical/dimensional data models, star schemas, metadata management, and access permissions.
• Oversee investigation and resolution of data inconsistencies and quality issues at scale.
• Ensure data movement respects classification and residency requirements; embed quality controls in partnership with Data Governance.
• Research and adopt emerging technologies in big data, NoSQL, and real-time streaming.
• Institutionalize documentation of data processes, structures, lineage, and dependencies; support cross-department data queries.
• Ensure close collaboration with Data Science, MLOps, and Platforms units to guarantee data readiness for analytics and ML.
• Ensure the unit executes approved strategy and complies with company policies, legal requirements, and data protection regulations (incl. GDPR and Azerbaijani laws on Data Privacy).
• Champion confidentiality, secure credential management, and the Code of Conduct, Anti-Bribery and Anti-Corruption guidelines.
• Own unit-level reporting, resource planning, and delivery against internal customer needs and KPIs.
• Enforce data security standards, data minimization, and appropriate protection techniques (encryption, masking, anonymization) by sensitivity.
• Ensure proper handling of PII/subscriber data, audit trails, breach monitoring/reporting, and secure data lifecycle/disposal.
• Drive regular access reviews, least-privilege enforcement, and data lineage/traceability across systems.
• Ensure consistent practices across hybrid cloud/on-premises environments and respect for data residency.
• Contribute to enterprise data catalogs, ontologies, glossaries and validate that outputs do not expose protected information.
• Represent the unit in compliance investigations and cross-functional governance forums.
• Foster a culture of innovation, data literacy, and continuous improvement within the unit and across the organization.

What we look for:

• 7+ years of professional experience in Data Engineering, Big Data, Data Platforms, Data Warehousing, or related areas.
• At least 2 years of experience in a technical leadership role, such as Data Engineering Lead, Technical Lead, Team Lead, or Engineering Manager.
• Strong experience in designing and delivering large-scale data integration solutions and ETL/ELT pipelines.
• Strong knowledge of SQL, data processing, data modeling, and data warehouse concepts.
• Hands-on experience with distributed data processing technologies such as Apache Spark or equivalent.
• Experience with Data Lake and/or Lakehouse architectures and modern data platform concepts.
• Good understanding of batch, CDC, near-real-time, and event-driven/streaming data processing patterns.
• Experience with streaming and messaging technologies such as Apache Kafka or equivalent.
• Strong understanding of dimensional modeling, star schemas, logical data models, and analytical data structures.
• Experience integrating data from complex enterprise systems such as Billing, CRM, BSS/OSS, Network, Finance, or similar platforms.
• Good understanding of data quality, metadata management, data lineage, data security, and access-control principles.
• Experience with workflow orchestration and data integration technologies such as Airflow, NiFi, or equivalent.
• Experience with modern query engines and data platforms such as Trino/Starburst, Cloudera, or equivalent technologies is an advantage.
• Knowledge of cloud data platforms and services, preferably AWS, is an advantage.
• Understanding of CI/CD, Git, DevOps/DataOps practices, monitoring, and production support processes.
• Ability to investigate complex data issues, identify root causes, and drive technical solutions across multiple systems and teams.
• Proven ability to lead, mentor, and develop Data Engineers and build a strong engineering culture.
• Strong ownership, accountability, and decision-making skills.
• Ability to translate business and architectural requirements into technical solutions and engineering priorities.
• Strong stakeholder management and communication skills, with the ability to work effectively with Data Science, MLOps, Platform Engineering, Data Governance, Architecture, IT, and business teams.
• Ability to communicate technical topics clearly to both technical and non-technical stakeholders.
• Professional working proficiency in English.