- 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
Аналитик DWH
Продуктовый аналитик AI Middle
Аналитик данных (DWH)
Data аналитик Грейд Middle
Игровой (продуктовый) аналитик
Главный аналитик CRM движок
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!