- Страна
- Россия
- Зарплата
- 130 062 ₽ – 229 500 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Аналитик DWH (Senior)
Оценка ИИИнтересные задачи по проектированию DWH и A/B-тестам, удаленный формат работы. Однако предлагаемая заработная плата для уровня Senior находится ниже среднерыночных показателей.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует глубоких знаний SQL, статистики для A/B-тестов и понимания архитектуры DWH. Высокий порог входа обусловлен необходимостью совмещать навыки системного анализа и продуктовой аналитики.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная ставка (около 130 000 руб. на руки или 230 000 руб. gross для ИП) значительно ниже рыночного медианного значения для Senior-аналитика в России, которое обычно начинается от 250 000 - 300 000 руб. на руки.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Отправьте свое резюме Дмитрию, чтобы стать ключевым аналитиком в масштабном DWH-проекте!
Описание вакансии
*🆔* #322_2026
*🆔* #322_2026
*📅* Дата публикации: 12.08.2026 09:06
*🥇* Аналитик DWH (Senior)
*📍* Локация/Гражданство: Russia
*🏠* Формат работы: Удалённо
*🎓* Грейд: Senior
*💰* Ставки:
*🇷🇺* Штат (на руки): 130 062 руб./мес (на руки)
*🇷🇺* ИП (gross): 1 350 руб./час Справочно: ориентировочная среднемесячная выплата Gross 229 500 руб./мес
*📌* О проекте:
Аналитическая поддержка и развитие витрин данных DWH. Работа с большими массивами данных, проектирование метрик и дизайн A/B-тестов. Постановка ТЗ инженерам данных на сборку новых витрин и выгрузок. Взаимодействие с BI-системами, проектирование UI/UX для дашбордов.
*📎* Задачи:
— Работа с витринами данных DWH, проектирование и оптимизация структур
— Написание сложных SQL-запросов (оконные функции, JOIN, CTE, оптимизация)
— Постановка ТЗ инженерам данных на сборку новых витрин и выгрузок
— Проектирование метрик и дизайн A/B-тестов
— Работа с BI-системами, проектирование дашбордов и визуализация данных
*💻* Требования:
— Опыт работы в продуктовой или коммерческой аналитике от 5 лет
— Опыт работы с витринами данных DWH и понимание принципов их построения
— Владение SQL на продвинутом уровне (оконные функции, оптимизация тяжелых запросов)
— Опыт постановки ТЗ инженерам данных на сборку новых витрин и выгрузок
— Опыт проектирования метрик и дизайна A/B-тестов
— Понимание логики работы колоночных СУБД для работы с большими массивами данных
— Знание Python (Pandas, NumPy) для автоматизации рутинных задач, трансформации данных и EDA
— Опыт работы с BI-системами, готовность освоить внутреннюю BI-систему
— Навыки проектирования UI/UX для дашбордов
— Знание методов проверки статистических гипотез, теории вероятностей и A/B-тестирования
— Базовые знания принципов построения DWH (Staging, ODS, DDS, marts)
— Уверенная работа с Git
— Базовые навыки работы с Hadoop/Spark (плюс)
— Базовые навыки работы с Airflow (плюс)
*❗️* Обязательные данные по кандидату при подаче:
● номер вакансии
● заполненный чек‑лист с оценкой по каждому требованию
● ФИО кандидата полностью и дату рождения, локация, грейд, рейт
Менеджер: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- A/B Testing
- Python
- NumPy
- Pandas
- SQL
- Statistics
- Data Visualization
- Airflow
- Hadoop
- Spark
- ETL
- BI
- DWH
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации производительности при работе с большими данными.
Расскажите о вашем опыте оптимизации тяжелых SQL-запросов в колоночных СУБД. Какие приемы вы использовали?
Оценка методологической подготовки в области экспериментов.
Как вы подходите к дизайну A/B-теста, если данные имеют высокую дисперсию или распределение не является нормальным?
Проверка понимания процессов ETL/ELT и взаимодействия с инженерами.
Опишите структуру идеального ТЗ для дата-инженера на создание новой витрины данных. Какие слои DWH вы обычно задействуете?
Оценка навыков визуализации и работы с пользователями данных.
Какими принципами UI/UX вы руководствуетесь при проектировании дашбордов для бизнес-заказчиков?
Проверка владения инструментами автоматизации.
В каких случаях для анализа данных вы предпочтете Python вместо SQL, и какие библиотеки будете использовать для EDA?
Похожие вакансии
Data analyst [Middle+/Senior]
Senior аналитик КХД
Data аналитик
SENIOR DATA АНАЛИТИК / DS / BI (нефтехимия)
Senior Data Аналитик / DS / BI (нефтехимия)
Senior Data Analyst (Supply)
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!