- Страна
- Россия
- Зарплата
- 200 000 ₽ – 250 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Аналитик данных middle+
Оценка ИИИзвестный бренд (Сбер), прозрачные условия оплаты (200-250к на руки) и работа с современным стеком Big Data делают вакансию очень привлекательной для Middle+ специалистов.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения SQL и понимания методологии ETL. Основная сложность заключается в необходимости совмещать аналитические задачи с технической разработкой и сопровождением в крупной банковской структуре.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата в 200 000 – 250 000 рублей на руки соответствует рыночному уровню для Middle+ аналитиков данных в Москве, особенно в банковском секторе. Верхняя планка по ИП (250к) является конкурентной для данного грейда.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Сбер уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Сбера и участвуйте в создании масштабных витрин данных для крупнейшего банка страны!
Описание вакансии
Аналитик данных middle+
Зп по ИП: 250к на руки
Зп по ТК: 200к на руки
Заказчик СБЕР
Задачи:
*▪* Анализ поступивших бизнес-требований к витринам данных
*▪* Общение с заказчиком по бизнес-требованиям
*▪* Построение прототипа проектируемого решения в Лаборатории данных
*▪* Сверка прототипа с эталоном, демонстрация решения заказчику
*▪* Разработка витрин данных согласно зафиксированным требованиями и прототипу
*▪* Тестирование разработанного решения
*▪* Подготовка сопроводительной документации для вывода решения в ПРОМ
*▪* Сопровождение внедренного решения (3лс)
Требования:
*▪* Опыт работы в роли системного аналитика/разработчика витрин данных от года
*▪* Понимание процесса разработки витрин данных с нуля
*▪* Опыт разработки технической документации приветствуется
*▪* хорошее знание SQL (аналитические функции, подзапросы, в идеале - оптимизация запросов)
*▪* Понимание принципов проектирования реляционных БД
*▪* Понимание методологии проектирования витрин данных (ETL)
Будет преимуществом:
*▪* опыт работы со стеком технологий Больших Данных (Hadoop, Spark, Hive/Impala);
*▪* опыт работы в качестве Data Engineer / Data Analyst;
*▪* знание и умение работы с wiki-системой Confluence, трекинговыми системами (Jira, Redmine и т.д.);
*▪* знание банковской предметной области.
ПИШИТЕ: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Hadoop
- Confluence
- Spark
- ETL
- Jira
- Data Modeling
- Data Warehousing
- Hive
- Impala
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины знаний SQL, необходимых для работы с данными.
Расскажите о наиболее сложных аналитических функциях SQL, которые вы использовали, и как вы оптимизировали тяжелые запросы?
Важно понять, как кандидат структурирует процесс создания витрин.
Опишите ваш подход к проектированию витрины данных с нуля: от получения требований до реализации ETL-процесса.
Вакансия предполагает активное взаимодействие с бизнесом.
Как вы действуете, если бизнес-требования заказчика противоречат техническим возможностям или архитектуре БД?
Проверка опыта работы с инструментами Big Data, указанными в преимуществах.
Был ли у вас опыт работы с Hadoop или Spark? Какие задачи вы решали с их помощью?
Оценка навыков тестирования и обеспечения качества данных.
Как вы проводите сверку прототипа с эталоном и какие методы тестирования витрин данных считаете наиболее эффективными?
Похожие вакансии
Middle BI Analyst
Data/BI analyst
Data Engineer
Data аналитик (Middle)
Data инженер (Middle)
Middle Data Analyst
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!