Альфа-Банк·Москва·3 сент.
Дата аналитик (риски МСБ)
Ориентир по рынку≈ 200 000 – 300 000 ₽наша приблизительная оценка по 25 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🔄 ГибридMiddleПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вместо вилки в объявлении «доход: размер заработной платы обсуждается»: что это значит в цифрах, придётся выяснять. Только задачи не расписаны: что за работа, придётся спрашивать.
2 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Вместо вилки в объявлении «доход: размер заработной платы обсуждается». Ориентир на созвон: столько платят в 25 похожих вакансиях Аналитик уровня Middle.
Живость
Открыта 46 дней, и признаков фиктивного найма у неё нет.
Описание
Требований 12, а чем предстоит заниматься, не сказано.
- Обещают
- ДМС со стоматологией и компенсация спорта
- Не сказано
- сколько дней в офисе
Что требуют
ОбязательноSQLGreenplumClickHousePostgreSQLOracleHadoopHiveSparkPythonAirflow
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, SQL +20%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наши требования
Высшее образование
Опыт работы с данными от 2-х лет, желательно в банковской, финансовой, продуктовой сфере или сфере рисков
Уверенное знание SQL: оконные функции, CTE, сложные join, агрегации, подзапросы, работа с большими таблицами
Опыт работы с Greenplum / ClickHouse / PostgreSQL / Oracle / Hadoop/Hive, Trino/Presto или аналогичными хранилищами и аналитическими СУБД
Опыт разработки и внедрения ETL/ELT-процессов и построения регулярных пайплайнов
Опыт работы с Apache Spark / PySpark для чтения, трансформации и агрегации больших объемов данных
Знание Python для автоматизации, обработки данных и написания вспомогательных скриптов
Опыт работы с Apache Airflow / Dagster / Prefect или аналогичными инструментами оркестрации
Опыт работы с BI-инструментами: Tableau / Power BI / Qlik / Yandex DataLens / Apache Superset
Понимание принципов построения DWH, Data Mart, staging-слоев, агрегированных витрин и аналитических слоев данных
Будет плюсом понимание риск-метрик, кредитного процесса МСБ и структуры банковских данных
Будет плюсом опыт использования AI-инструментов для ускорения разработки, подготовки документации и анализа кода
Мы предлагаем
Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования
Возможность гибридного или удаленного графика работы
Карьерный рост: ты будешь понимать, что нужно сделать для перехода на другой уровень
Чувство локтя: у нас дружелюбная атмосфера и команда лучших профессионалов, которые готовы делиться с тобой экспертизой
Забота о твоем здоровье: программа ДМС, куда входит стоматология и обслуживание в лучших клиниках города, скидки на абонементы в фитнес-клубы, неформальные спортивные сообщества
Возможности для разнообразного досуга: скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны и бары, в магазины и салоны красоты
Дополнительно
Анализ и профилирование источников данных: DWH, учетные системы, операционные базы, файловые хранилища, API
Проектирование и развитие аналитических витрин данных для риск-отчетности, мониторинга кредитного портфеля и оценки кредитоспособности
Разработка и оптимизация сложных SQL-запросов (оконные функции, CTE, сложные join, агрегации, подзапросы) для подготовки данных под отчётность и BI
Подготовка производительных витрин для BI-систем, отчётности и аналитических сервисов
Создание и поддержка отчётов и дашбордов в Power BI
Взаимодействие с риск-менеджерами, BI-разработчиками, владельцами источников данных
Контроль качества данных: валидация, проверка целостности, устранение расхождений в отчётности
Участие в разработке и поддержке ETL/ELT-пайплайнов совместно с дата-инженерами
Написание вспомогательных скриптов на Python для автоматизации обработки данных и рутинных задач
Работа с Apache Spark / PySpark для чтения, трансформации и агрегации больших объёмов данных (на уровне поддержки и доработки существующих задач)
Альфа-Банк
Москва
Зарплата≈ 200 000 – 300 000 ₽наша оценка
ГрейдMiddle
ЗанятостьПолная занятость
РегионРоссия
ФорматГибрид
ИсточникСкрыто
Опубликовано3 сент.
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).