- Страна
- Россия
- Зарплата
- 260 000 ₽ – 330 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Аналитик данных Middle+, Senior
Оценка ИИПривлекательная вакансия с конкурентной заработной платой и современным технологическим стеком. Формат удаленной работы и четкие требования делают предложение понятным и интересным для опытных специалистов.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокий порог входа обусловлен требованиями к опыту (от 4 лет) и специфическому стеку технологий, включая Trino, Iceberg и принципы Data Vault. Роль предполагает глубокую техническую экспертизу на стыке аналитики и дата-инженерии.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная вилка 260 000 – 330 000 руб. на руки соответствует рыночным ожиданиям для специалистов уровня Middle+/Senior в РФ. Верхняя граница в 330к является сильным предложением для аутстафф-формата.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Если вы эксперт в LakeHouse и Trino, не упустите шанс поработать над сложными задачами в сильной команде — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
#вакансия #удаленно #fulltime #аналитик
Аналитик данных Middle+, Senior
Локация, гражданство: РФ,РБ
Формат: удаленно, фуллтайм, аутстафф
ЗП: 260-330к на руки
Требования:
- Опыт работы от 4 лет
- Уверенное знание SQL
- Опыт работы с LakeHouse
- Опыт работы с Trino
- Опыт работы с S3
- Опыт работы с Iceberg
- Опыт работы с Airflow
- Уверенное владение Git
- Понимание принципов Data Vault
- Желателен опыт участия в DQ-процессах
💌Для связи: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- SQL
- Airflow
- Data Quality
- S3
- Iceberg
- Trino
- Lakehouse
- Data Vault
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектурных подходов, заявленных в требованиях.
Расскажите о преимуществах и сложностях использования формата Iceberg в архитектуре LakeHouse по сравнению с классическими решениями.
Вакансия требует понимания Data Vault, что критично для структуры данных.
В каких случаях оправдано применение методологии Data Vault, и как вы проектируете Hub- и Satellite-таблицы?
Trino является ключевым инструментом в стеке данной вакансии.
Как вы оптимизируете производительность запросов в Trino при работе с большими объемами данных в S3?
Airflow указан как инструмент автоматизации.
Опишите ваш опыт создания сложных DAG в Airflow: как вы обрабатываете зависимости и обеспечиваете отказоустойчивость пайплайнов?
DQ-процессы упомянуты как желательный опыт.
Какие метрики качества данных (Data Quality) вы считаете наиболее критичными и как бы вы организовали процесс их мониторинга?
Похожие вакансии
DWH аналитик (Middle+/Senior)
Data инженер
Аналитик 1С MDM/Data Quality (Middle+/Senior)
Инженер данных (DBA) Senior
Senior Data Engineer
Senior 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!