- Страна
- Россия
Аналитик DWH / Аналитик данных
Оценка ИИИнтересная позиция для опытных аналитиков с глубоким стеком (Greenplum, Airflow, Power BI). Вакансия предлагает работу над сложными банковскими проектами и возможность профессионального роста до уровня Senior+, однако отсутствие указанной вилки зарплаты снижает прозрачность предложения.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к глубокому знанию специфических методологий (Data Vault 2.0), архитектуры MPP-СУБД и наличием опыта в банковской сфере от 5 лет. Роль подразумевает не только техническую экспертизу, но и лидерские качества для проведения ревью и управления ожиданиями стейкхолдеров.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИНа рынке РФ для Senior DWH аналитиков в банковском секторе с глубоким знанием Greenplum и Data Vault зарплаты обычно начинаются от 250 000 рублей. Данная позиция требует экспертного уровня, что предполагает оплату по верхней границе рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
#вакансия #удаленно #датааналитик #analyst #аналитикданных
Аналитик DWH / Аналитик данных
Локация/гражданство: РФ
- Проектирование аналитических витрин и моделей данных с учётом производительности, сопровождаемости и отслеживания происхождения данных
- Владение Data Vault 2.0 на уровне проектирования сущностей и связей, принятие архитектурных решений по слоям КХД
- Анализ систем-источников и проектирование маппингов загрузки данных, включая правила трансформации, историчность и контроль качества
- Работа с внешними и дополнительными источниками данных, оценка их применимости, качества и ограничений
- Проведение ревью скриптов и артефактов специалистов уровня Middle/Middle+
DWH и SQL
- Глубокое понимание архитектуры Greenplum или других MPP-СУБД: распределение, партиционирование, планы выполнения
- Оптимизация аналитических запросов под большие объёмы данных
- Настройка ETL-загрузки данных в DWH
BI и бизнес-эффект
- Разработка BI-решений под ключ: выявление потребностей, согласование KPI, проектирование метрик, приёмка, публикация и сопровождение
- Оптимизация BI-архитектуры и производительности отчётов
- Определение требований к RLS/разграничению доступа и качеству пользовательского опыта
- Проектирование сложных интерактивных Power BI-дашбордов со связанными визуализациями, гибкими ролевыми моделями и оптимизацией скорости работы
- Разработка шаблонов документации и инструкций по BI для всей команды
Управление и ответственность
- Самостоятельная аналитическая проработка домена или направления
- Управление требованиями, рисками качества данных и ожиданиями заказчиков
- Декомпозиция сложных инициатив, формирование подходов
- Проведение ревью артефактов Middle/Middle+ специалистов
————
Требования
Обязательные
- Опыт работы аналитиком данных — не менее 5 лет, включая проекты с КХД, BI-ландшафтом и большими объёмами финансовых и операционных данных
- Опыт в банковской предметной области: продукты, операции, клиентская аналитика, управленческая и финансовая отчётность
- Опыт участия в регуляторных проектах и подготовке регуляторной отчётности
- Глубокое знание Greenplum или других MPP-СУБД
- Владение Data Vault 2.0 на уровне проектирования сущностей и связей
- Экспертный SQL
- Опыт работы с Power BI (сложные дашборды, RLS, оптимизация)
- Опыт работы с Airflow, GitLab, Git
- Подтверждённые кейсы влияния аналитических решений на бизнес-процессы, управленческую отчётность или снижение ручного труда
- Гражданство/локация: РФ
Коммуникативные навыки (обязательно для всех уровней)
- Аналитическое мышление
- Умение объяснять сложные вещи простым языком
- Умение структурировать информацию и фиксировать договорённости по итогам встреч
- Навыки письменной коммуникации: понятные комментарии, статусы, описания решений, инструкции и документация
- Ответственность за корректность результатов
Дополнительно для Middle+ / Senior
- Умение аргументированно отстаивать свою позицию
- Управление ожиданиями заказчиков и смежных команд
- Выявление неявных требований, противоречий и рисков в ходе коммуникации
- Фасилитация обсуждений
- Наставничество менее опытных специалистов и передача знаний внутри команды
Дополнительно для Senior+
- Умение занимать лидерскую позицию и вести других за собой. Навыки администрирования и мотивации
- Ведение коммуникации на уровне бизнес-целей, архитектурных решений, приоритетов и рисков
- Фасилитация сложных кросс-функциональных обсуждений с бизнесом, ИТ, ИБ, эксплуатацией и подрядчиками
- Формирование единых правил взаимодействия, стандартов коммуникации и процесса принятия технических решений
- Участие в найме, оценке кандидатов, развитии команды и разрешении конфликтных ситуаций
По всем вопросам Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- DWH
- SQL
- Data Vault 2.0
- Greenplum
- MPP
- ETL
- BI
- Power BI
- Airflow
- GitLab
- Git
- Data Quality
- RLS
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта применения методологии в архитектуре КХД.
Расскажите о наиболее сложном архитектурном решении, которое вы принимали при проектировании слоев в Data Vault 2.0. Как вы разделяли Hubs, Links и Satellites?
Оценка навыков оптимизации производительности в MPP-системах.
С какими проблемами перекоса данных (data skew) в Greenplum вы сталкивались и какие стратегии распределения (distribution keys) использовали для их решения?
Проверка понимания бизнес-ценности и навыков визуализации.
Как вы подходите к проектированию RLS в Power BI для крупной банковской структуры с иерархическим доступом? Приведите пример оптимизации медленного дашборда.
Оценка опыта работы с процессами загрузки данных.
Опишите ваш типичный DAG в Airflow для загрузки данных из сырого слоя в витрины. Как вы обеспечиваете контроль качества данных (Data Quality) на каждом этапе?
Проверка лидерских качеств и навыков менторства.
Как вы проводите код-ревью для Middle-специалистов? На какие аспекты, помимо корректности SQL-кода, вы обращаете внимание в первую очередь?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
