Сбер·Москва·5 дн назад
Системный аналитик хранилища данных (DWH Analyst)
Ориентир по рынку≈ 140 000 – 300 000 ₽наш грубый ориентир по 182 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Вакансия к тому же свежая, откликаться лучше сейчас.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Грубый ориентир: столько платят в 182 вакансиях уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Опубликована 5 дней назад. Свежие вакансии почти всегда живые.
Описание
Обязанности: 7, требования: 8. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- ДМС со стоматологией
Что требуют
ОбязательноSQLJSONXMLHadoopSparkScalaGitConfluenceJiraPython
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, SQL +20%, Git +8%.
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
Чем предстоит заниматься
Сбор, анализ, формализация и согласование требований от бизнес-заказчиков, поиск источников и консультация с менеджерами данных
Проектирование логических моделей данных, описание сущностей, атрибутов и связей в нотации ER
Разработка функциональных спецификаций на загрузку данных (ETL/ELT-процессы), трансформацию и агрегацию информации
Постановка задач разработчикам ETL и написание технической документации
Контроль качества реализации функционала, участие в приемо-сдаточных испытаниях (ПСИ) и проверка корректности данных в витринах
Реализация Ad-hoc аналитики и описание интеграционных взаимодействий со смежными системами
Участие в третьей линии сопровождения: расследование сложных инцидентов, связанных с качеством данных, сбоями ETL-процессов и архитектурой хранилища; проведение Root Cause Analysis (RCA) и взаимодействие с разработкой для исправления дефектов кода
Наши требования
Владение SQL на уровне продвинутого пользователя (сложные запросы с использованием оконных функций, CTE (Common Table Expressions), вложенных подзапросов и различных типов JOIN. Знание принципов оптимизации запросов, понимание работы с функциями высшего порядка (Higher-Order Functions, HOF) при обработке массивов и сложных типов данных: TRANSFORM, FILTER, AGGREGATE, EXISTS)
Опыт проектирования реляционных структур и моделирование данных
Понимание архитектуры корпоративных хранилищ данных (DWH). Умение читать JSON/XML схемы
Знание ERD (Entity Relationship Diagram) для проектирования баз данных
Опыт работы с технологическим стеком Hadoop (HDFS, Parquet, Spark, Scala)
Базовые навыки работы с Git / Confluence / Jira
Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
Опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
Мы предлагаем
Срочный трудовой договор (декретная позиция)
Офисный формат работы (г. Москва, Вавилова 19, м. Ленинский проспект)
Годовой бонус и ежегодный пересмотр
Расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи
Корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях
Офис с зонами отдыха и спортзалом
Льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний
Дополнительно
Мы — команда LegalTech в Правовом департаменте банка. Наша задача — упростить и ускорить работу юристов с помощью автоматизации
Собираем юридическую информацию:Из внутренних систем банка (корпоративная аналитическая платформа на базе Hadoop);С внешних сайтов (парсеры на Python).Формируем единый правовой домен данных
Обеспечиваем полный цикл поставки данных — от источника до готовых витрин, которые используют юристы и бизнес‑подразделения
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).