- Страна
- Россия
- Зарплата
- 180 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Аналитик КХД
Оценка ИИСтабильная работа на крупном проекте в нефтегазовом секторе с понятным стеком технологий. Уровень оплаты соответствует рынку для Middle/Senior специалистов, однако формат работы ограничен только РФ.
Сложность вакансии
Оценка ИИВакансия требует глубокой экспертизы в SQL и проектировании КХД, а также навыков проведения Discovery. Дополнительную сложность придает необходимость работы с отраслевой спецификой нефтяной компании.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная ставка 180 000 руб. для ИП/СЗ находится в пределах рыночного диапазона для системных аналитиков и аналитиков данных среднего уровня в РФ, хотя для Senior-позиций в нефтегазовом секторе рынок может предлагать более высокие значения.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в ДИЭНЭЙ уже сейчас
Отправьте свое резюме @shesell, чтобы присоединиться к масштабному проекту в нефтегазовом секторе!
Описание вакансии
Аналитик КХД с глубоким пониманием SQL на проект нефтяной компании
Компания: ДИЭНЭЙ
Локация: РФ
Гражданство: только РФ
Вилка: 180ИП/СЗ
Проекты занимаются внедрением хранилища данных, разработанного в компании, в контур Заказчика.
Стек хранилища: Trino, Postgres, S3, Airflow.
Требования (+/-):
\* Требуется специалист с крепкими знаниями SQL (DML и DDL операции, процедуры и триггеры), экспертизой в КХД.
\* Обязателен опыт проведения обследования систем-источников данных (Discovery).
\* Опыт доменной экспертизы в нефте-газовом секторе будет плюсом.
Задачи-Коммуникация:
- с Заказчиком, выявление и анализ требований
- Документирование требований к Хранилищу и данным
- Обследование Источников данных
- Подготовка скриптов для миграции на SQL
Скиллы-Сбор требований (БТ, ФТ, НФТ)
- Документирование требований: словари данных, S2T маппинги, описание алгоритмов и преобразований
- Опыт проведения обследования (Discovery) на источниках данных
- Теоретические и практические знания по базам данных (структура, запросы и их оптимизация, свойства таблиц)
- SQL (Опыт работы с процедурами и функциями, JOIN, группировки, оконные функции, опыт с настройкой таблиц при создании)
Резюме в лс Откликнуться👻
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- DML
- DDL
- Trino
- PostgreSQL
- S3
- Airflow
- Data Warehousing
- Discovery
- S2T Mapping
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины знаний SQL и понимания производительности БД.
Расскажите о вашем опыте оптимизации сложных SQL-запросов. Какие методы вы используете для анализа планов выполнения?
Ключевой навык для данной роли — проектирование связей между источником и приемником.
Опишите ваш подход к составлению S2T-маппингов. Какие атрибуты вы считаете обязательными для документирования?
Вакансия предполагает этап обследования систем-источников.
С какими основными сложностями вы сталкивались в процессе Discovery систем-источников и как их решали?
Проверка понимания архитектуры хранилищ.
В чем, по вашему мнению, заключаются основные различия в подходах к моделированию данных (например, Data Vault vs Kimball) при работе с Trino и S3?
Проверка навыков работы с бизнес-требованиями.
Как вы выстраиваете процесс сбора и приоритизации требований, если у Заказчика нет четкого видения конечного результата?
Похожие вакансии
Data инженер
Стажер HR-аналитик
Junior Data analyst
Аналитик по данным (Senior)
Python разработчик (DWH/Data Engineer)
Middle 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!