Старший аналитик DWH/BI

Ориентир по рынку≈ 225 000 – 375 000 ₽наша приблизительная оценка по 21 вакансии этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисSeniorПолная занятостьКорпорация

≈ 225 000 – 375 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Смущает только, что вакансия висит давно.

2 из 4 в норме

Висит давно: что спросить, чтобы не откликаться в пустоту

Деньги

Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 21 похожей вакансии Аналитик уровня Senior.

платят меньше225 000 – 375 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Открыта уже 75 дней. Источник её держит, но за таким сроком часто стоит трудный найм или набор в резерв.

Зарплата не указана

Открыта давно

Описание

Обязанности: 6, требования: 12. Понятно, что за работа, ещё до отклика.

Обещают: официальное оформление и ДМС со стоматологией
Известно: испытательный срок
Не сказано: условия испытательного срока

Подробно

Что требуют

ОбязательноVaultConfluenceKafkaUMLBPMNJiraSQL

ПлюсомPython

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +22%, Kafka +9%.

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

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

Проектировать решения в DWH. Моделировать данные, проектировать витрины, выбирать подход к хранению (Kimball, Data Vault и пр.)

Собирать и формализовать требования от бизнеса. Проводить интервью с заказчиками, выявлять реальные потребности, переводить расплывчатые запросы в чёткие технические требования и ТЗ, фиксировать решения в Confluence, согласовывать со стейкхолдерами

Развивать BI‑отчётность. Строить и улучшать дашборды в BI‑системах: делать интерактивные отчёты (drill‑down, what‑if анализ), проектировать Self‑Service‑инструменты

Ставить задачи на ETL и интеграции. Описывать логику сбора данных из источников, выбирать способ интеграции (Kafka, API, ESB и т.д.), участвовать в постановке задач на загрузку и обработку, валидировать результаты, помогать в тестировании

Вести документацию и развивать базу знаний. Поддерживать полное описание витрин, моделей данных, требований и инструкций, обеспечивать 100 % полноту документации по решениям, готовить материалы для обучения пользователей

Предлагать улучшения и участвовать во внедрении новых инструментов. Искать способы повысить эффективность аналитики, участвовать в архитектурных обсуждениях и внедрении технологий

Наши требования

Опыт работы в аналитике/DWH/BI от 2 лет

Практический опыт работы с хранилищами данных (DWH) и витринами, понимание жизненного цикла аналитических решений

Опыт построения BI‑отчётов и дашбордов, умение проектировать понятную визуализацию и интерактивные сценарии для бизнес‑пользователей

Опыт сбора требований, постановки задач и написания ТЗ, владение инструментами моделирования (ER, UML, C4, BPMN 2.0) и средствами документирования (Confluence, Jira)

Уверенное владение SQL (сложные запросы, оконные функции, оптимизация)

Понимание принципов ETL и интеграции данных (файловый обмен, API, Kafka и др.), опыт постановки задач на ETL‑процессы

Знание методологий моделирования данных и проектирования DWH (Kimball, Data Vault, Anchor Modeling) и умение обосновать выбор подхода под конкретную задачу

Опыт работы с BI‑инструментами

Желательно: Python или R для расширенного анализа данных. данных

Умение переводить бизнес‑потребности в технические решения, грамотно приоритизировать задачи по бизнес‑ценности

Навыки технической коммуникации и наставничества, готовность обучать пользователей и коллег

Понимание основ data governance и управления метаданными, работа с требованиями к качеству данных