DWH/Data-аналитик

Ориентир по рынку≈ 249 000 – 299 000 ₽наша приблизительная оценка по 17 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

≈ 3,1 тыс.–3,7 тыс. $

УдалённоSeniorПолная занятостьИз России

≈ 249 000 – 299 000 ₽наша приблизительная оценка

Описание

Подготовить отклик

История

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вместо вилки в объявлении «Конкурентную заработную плату»: что это значит в цифрах, придётся выяснять. Вакансия свежая: первые отклики читают внимательнее.

3 из 4 в норме

Наша компания

Spectr — IT-компания, специализирующаяся на разработке высоконагруженных цифровых сервисов для бизнеса. Мы обладаем богатым опытом в создании быстрого фронтенда, масштабируемой инфраструктуры и автоматизированного тестирования. Погрузитесь в мир больших данных и станьте ключевым игроком в построении эффективных систем хранения и обработки данных!

Чем предстоит заниматься

Собирать и согласовывать требования к данным совместно с бизнесом и заказчиками

Разбирать и анализировать источники данных, описывать слои хранилища (staging/core/mart)

Проектировать и согласовывать модели данных с бизнес-пользователями

Контролировать качество загрузки данных, проводить сверки и проверки

Передавать требования на витрину данных и на дашборд в отчётном слое

Работать с инкрементальными загрузками и контролем качества данных в ETL/ELT-процессах

Наши требования

DWH/Data-аналитика, который умеет и требования собрать, и в данные нырнуть: разбирает источники, описывает слои хранилища, согласует модели с бизнесом, проверяет качество загрузки. К нам приходят из банков, телекома, ритейла, реже — вырастают из SQL-разработчика или ETL-разработчика

SQL: оконные функции, CTE, оптимизация запросов; понимание фактов/измерений, ключей, типов связей

Моделирование: звёздная схема, снежинка, Data Vault, слои staging/core/mart

ETL/ELT: инкрементальные загрузки, сверки, контроль качества данных

Опыт работы хотя бы с одной тяжёлой СУБД: Oracle/PL-SQL, ClickHouse, Trino, Greenplum, PostgreSQL, BigQuery

Отчётный слой: передача требований на витрину и на дашборд

Практический опыт с Oracle

Опыт работы с Kafka

Опыт оркестрации процессов в Airflow

Опыт трансформаций в DBT

Опыт работы с BI-платформами: Power BI, Tableau