Middle/Senior Data Analyst

Ориентир по рынку≈ 1 900 – 2 800 $наш грубый ориентир по 199 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисMiddleПолная занятость

≈ 1 900 – 2 800 $наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия живая, задачи расписаны.

3 из 4 в норме

Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона

Деньги

Зарплату в объявлении не раскрыли. Грубый ориентир: столько платят в 199 вакансиях уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.

платят меньше1 900 – 2 800 $ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Висит 52 дня, признаков фиктивного найма нет. Повторных публикаций не было.

Живая

Описание

Расписано подробно: обязанностей 7, требований 11. Картина ясна до первого созвона.

Подробно

Что требуют

ОбязательноSQLGreenplumClickHouseSnowflakeAirflowPythonPandasGit

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, SQL +20%.

Ясно

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

8 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней Ipotekabank OTP Group обычно закрывает вакансии

30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro

Наша компания

Ищем Data Analyst уровня Middle / Senior, который умеет самостоятельно работать со сложными данными DWH, глубоко понимает логику их формирования и переводит бизнес-задачи в понятные требования к данным и аналитическим витринам.

Чем предстоит заниматься

Проводить глубокий анализ данных, находить закономерности, аномалии и проблемы качества

Писать сложные SQL-запросы и строить аналитические выборки и витрины

Работать с DWH и Data Lake как потребитель данных

Разбираться в ETL/DAG и lineage, понимать логику трансформаций и взаимодействовать с Data Engineer

Формулировать требования к витринам и данным, участвовать в приёмке результатов

Контролировать качество данных и участвовать в развитии Data Governance

Для Senior — задавать стандарты аналитики, методологии и качества данных, проводить code review и менторить коллег

Наши требования

Уверенный SQL: CTE, оконные функции, сложные запросы и базовая оптимизация

Опыт работы с DWH и распределёнными СУБД: Greenplum, ClickHouse, Vertica и/или аналогами

Понимание моделирования данных: факты, измерения, SCD, star/snowflake

Понимание слоёв DWH: staging → core → витрины

Умение читать ETL-код и Airflow DAG без необходимости самостоятельно разрабатывать пайплайны

Python (Pandas) — для анализа и автоматизации

Git — уверенная работа с репозиториями и версионированием

Понимание принципов Data Quality, Data Governance и lineage

Опыт в финтехе или банкинге: платежи и транзакции, кредиты, расчёты и сверки, риск-метрики, AML/KYC, антифрод

Для Senior дополнительно

Ожидаем системное мышление, самостоятельность в принятии решений, опыт проектирования аналитических витрин на уровне требований, развитые навыки наставничества и способность задавать единые стандарты аналитики и качества данных