- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Аналитик данных (DWH)
Оценка ИИИнтересный стек технологий и четко определенный проект миграции, однако проект ограничен по времени (8 месяцев) и имеет строгие требования к гражданству и формату оформления.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует специфического опыта миграции между конкретными СУБД (Oracle -> Greenplum) и обязательного стажа в банковском секторе. Также ожидается знание методологии DataVault 2.0 и готовность к высокому темпу работы.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Middle/Middle+ Data Analyst в банковском секторе РФ рыночный диапазон составляет от 180 000 до 280 000 рублей после вычета налогов. Учитывая проектный характер работы (8 месяцев) и требования к узкой специализации (Greenplum, DataVault), ставка может быть выше среднерыночной.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Если вы имеете опыт миграции данных из Oracle в Greenplum и готовы к интенсивному темпу в банковском секторе, откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
ID 3082
Аналитик данных (DWH)
Middle/Middle+
Гражданство: только РФ
Формат работы: удаленный
Срок привлечения: 8 месяцев
ВАЖНО!
- В приоритете штатные кандидаты, которые оформлены в штат по ТК РФ (без ИП и ГПХ)
- Обратите, пожалуйста, внимание, какая информация нужна вместе с резюме: ФИО | ГРЕЙД |ЛОКАЦИЯ | ДАТА РОЖДЕНИЯ |СТАВКА , Чек по требованиям
Описание проекта:
Вместе с командой миграции и аналитиков переводить различные регулярные аналитические процессы, специфичные для коммуникации с клиентами, управлению и расчетом резервов, управления и контроля стратегий коммуникаций с клиентами из среды Oracle в среду Postgree Grenplum, Datalake.
Обязанности:
— Анализ имеющегося функционала хранилища данных для целей миграции бизнес-процессов;
— Анализ требований от заказчиков по задачам развития отчетности;
— Разработка функциональных требований;
— Реализация изменений и тестирование на стороне DWH;
— Взаимодействие с внутренними заказчиками, системными аналитиками-экспертами других подразделений;
— Написание технических задач для развития детального и витринного уровней DWH;
— Описание логической и физической модели DWH и сопровождение документации в части хранилища данных;
— Обязательно умение держать интенсивный темп работы и быстро переключаться между несколькими задачами, и при этом не терять в качестве выполняемой работы.
Требования:
— Опыт миграции данных с Oracle на Greenplum
— Опыт рабоnы с инструментами и технологиями: Drawio, Oracle, SQL, Greenplum, Datalake, JupiterHub, Airflow, Hive, BI-инструменты;
— Высшее образование (техническая специализация будет плюсом);
— Опыт работы с хранилищами данных обязателен;
— Опыт проектирования витрин данных (DataVault 2.0);
— Опыт работы в банках обязателен;
— Понимание жизненного цикла работы с задачей, ETL-процессов;
*⚡️**⚡️*Писать Откликнуться
*🔔* Подпишись сейчас: 🚀 VPN за 100₽/мес + 3 дня теста: подключите на все устройства и отсеките тормоза в видео и играх ✅ | InsideAds
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Airflow
- ETL
- Oracle
- Draw.io
- Hive
- Data Vault 2.0
- JupyterHub
- Greenplum
- Datalake
Возможные вопросы на собеседовании
Проект сфокусирован на миграции из Oracle в Greenplum, важно понимать практические сложности этого процесса.
Расскажите о вашем опыте миграции данных: с какими основными различиями в архитектуре Oracle и Greenplum вы сталкивались?
В требованиях указано проектирование витрин по DataVault 2.0.
Какие преимущества дает использование методологии DataVault 2.0 при построении банковского DWH по сравнению с классической схемой Кимбалла?
Вакансия предполагает работу с Airflow и Hive.
Опишите типичный ETL-процесс, который вы проектировали: как осуществлялась оркестрация и обработка данных в Datalake?
Работа в банке подразумевает строгие требования к качеству и расчету резервов.
Как вы обеспечиваете контроль качества данных (Data Quality) при переносе критически важных бизнес-процессов, таких как расчет резервов?
Упоминается необходимость быстрого переключения между задачами.
