- Страна
- Россия
Аналитик DWH / Аналитик данных (Senior)
Оценка ИИИнтересная роль для Senior-специалиста с современным стеком технологий (Arenadata, Greenplum). Четко прописанные обязанности и требования делают вакансию привлекательной, хотя гибридный формат может подойти не всем.
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 ИИПозиция требует глубоких технических знаний стека Big Data (Hadoop, Kafka, Greenplum) и опыта проектирования DWH. Гибридный график работы в Москве также накладывает определенные ограничения на кандидатов из других регионов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior Data Analyst в Москве рыночный диапазон составляет от 250 000 до 400 000 рублей. Предложение будет конкурентоспособным, если попадет в эти рамки.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
#вакансия #датааналитик #analyst #аналитикданных
Аналитик DWH / Аналитик данных
Senior
- Гражданство: РФ.
- Локация: РФ, Москва, Регионы РФ.
- Формат работы: гибридный, 1 неделя в офисе / 1 неделя удалёнки, офис в Москве.
Обязанности
- Формирование витрин данных для запуска маркетинговых и CRM кампаний (Arenadata DB).
- Описание требований к витринам данных.
- Моделирование витрин данных.
- Анализ данных на источниках (Hadoop, Kafka).
- Выполнение аналитических задач (проверки качества данных, сравнение данных на источниках и прочее).
- Проведение мониторинга загрузки витрин совместно с разработчиками, изучение проблем и ошибок в сборке витрин.
- Коммуникация с заказчиками и командой.
Требования обязательные
- Отличное знание SQL (join, оконные функции, регулярные выражения, оптимизация скриптов и прочее).
- Опыт работы с БД в построении хранилищ/отчётности/витрин данных от 1 года.
- Понимание архитектуры БД.
- Умение собирать требования с бизнес и ИТ подразделений.
- Опыт в исследовании источников данных и формировании требований.
Требования Желательные
- Опыт проектирования витрин данных.
- Опыт работы с PostgreSQL/GreenPlum/Arenadata DB.
- Знание банковской предметной области.
- Проведение GAP-анализа.
Требования к софт-скиллам
- Коммуникабельность.
- Логическое мышление.
- Структурирование информации.
Список обязательных знаний технологий
SQL, PostgreSQL, Kafka, Greenplum, Hadoop, Apache Kafka, БД, Hadoop/Hive, Arenadata DB
Список желательных знаний технологий
GAP-анализ, Oracle, банковская предметная область
По всем вопросам Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- PostgreSQL
- Kafka
- Greenplum
- Hadoop
- Hive
- Arenadata DB
- Gap Analysis
- Oracle
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины владения основным инструментом аналитика DWH.
Расскажите о наиболее сложных случаях оптимизации SQL-запросов в вашей практике. Какие методы вы использовали?
Важно понимать, как кандидат подходит к структурированию данных для конечных пользователей.
Какими принципами вы руководствуетесь при проектировании витрин данных для CRM-кампаний?
Проверка опыта работы с распределенными системами, указанными в стеке.
С какими сложностями вы сталкивались при анализе данных в Hadoop и Kafka? Как вы проверяли их консистентность?
Оценка навыков системного анализа и взаимодействия с бизнесом.
Опишите ваш процесс проведения GAP-анализа при интеграции новых источников данных в DWH.
Проверка умения работать в команде и решать инциденты.
Как вы взаимодействуете с разработчиками при возникновении ошибок в загрузке витрин? Приведите пример решения такой проблемы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
