Ключевые навыки
Описание вакансии
В поиске Senior DataAnalyst с опытом в банковских DWH и реальным коммерческим опытом с архитектурой data lakehouse
Проект - создание корпоративного DWH и внедрение архитектуры data lakehouse для унификации, качества и скорости доступа к данным, поддержки отчетности и продвинутой аналитики.
Чем предстоит заниматься:
• Сбор и формализация бизнес-требований, перевод в технические спецификации (mappings, правила трансформаций).
• Проектирование модели данных: слой интеграции, витрины, слои lakehouse.
• Анализ источников, профилирование, оценка качества данных, разработка правил DQ.
• Участие в проектировании ETL/ELT, оптимизация производительности запросов и загрузок.
• Ведение и актуализация документации.
• Сопровождение команд разработки и тестирования, участие в приемке.
• Взаимодействие со стейкхолдерами: архитекторы, BA, DE, владельцы доменов данных.
От кандидата ожидаем:
• 6+ лет в роли Data Analyst/Data Warehouse Analyst на масштабных проектах, предпочтительно в банке/финтехе.
• Глубокое понимание DWH: архитектура, слои, модели, витрины, SLA/SLI.
• Практический опыт с data lakehouse: Databricks, Snowflake, Delta Lake, Apache Iceberg (хотя бы одно из перечисленных).
• Моделирование данных.
• Продвинутый SQL: window-функции, CTE, аналитические функции, тюнинг, работа с большими объемами.
• Понимание ETL/ELT-паттернов, опыт интеграции из разнородных источников.
• Инструменты BI: подготовка аналитических датасетов и витрин.
• Data Quality, Metadata, Data Lineage — практики и инструменты.
• Языки: Русский - свободный устный и письменный, Английский и/или Армянский - свободный устный и письменный.
Будет плюсом:
• Python для аналитических пайплайнов и data profiling
• Инцидент-менеджмент и оптимизация стоимости
вычислений/хранения
Условия:
• Формат работы - строго гибрид
• Взаимодействие по ИП
• Полная занятость, долгосрочный проект
• ЗП обговаривается отдельно