- Страна
- Россия
- Зарплата
- 230 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Аналитик по данным (Senior)
Стабильная позиция в аутстафф-компании с четким стеком и долгосрочным проектом. Уровень дохода соответствует рынку для Senior-специалиста, а роль предполагает экспертное влияние на процессы.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена необходимостью глубокой экспертизы в ClickHouse и специфическом стеке (DataLens), а также ролью ментора для большого сообщества пользователей. Требуется не только техническая база, но и навыки обучения и создания методологии.
Анализ зарплаты
Предложенная зарплата в 230 000 рублей на руки через ИП является конкурентной для Senior Data Analyst в российском финтехе, хотя топовые банки могут предлагать до 300-350 тысяч за аналогичный уровень ответственности.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в EVOSTAFF уже сейчас
Отправьте свое резюме @RecruiterVicky, чтобы присоединиться к масштабному проекту миграции данных в финтехе!
Описание вакансии
#вакансия #data_analyst #remote #senior #удаленнаяработа #fulltime
Позиция: Аналитик по данным
Компания-работодатель: EVOSTAFF (занимаемся трудоустройством IT специалистов на проектную занятость по модели аустафф)
Формат: удаленно из РФ, гражданство РФ, полная занятость
З/п: 230 000 по ИП
Срок проекта: Долгосрочный
Требуется аналитик данных
Задачи:
- Миграция и подготовка данных (основной пул задач):
- Изучение внутреннего обучающего курса по работе с ClickHouse и DataLens в оперативном режиме;
- Анализ источников данных и инвентаризация существующих отчётов Power BI.
- Проектирование и создание витрин данных (Data Marts) в ClickHouse, оптимизированных для запросов из DataLens;
- Миграция отчёта Power BI в DataLens «под ключ», включающая согласование с владельцами домена и сохранение ключевых метрик;
- Оптимизация отчётов под конкретные бизнес-запросы доменов.
- Техническая поддержка и оптимизация:
- Решение инцидентов производительности перенесённых отчётов (включая диагностику и устранение причин медленных запросов);
- Консультирование и менторство в рамках комьюнити Data Lens (более 150 пользователей), а также обогащение базы знаний по работе с Data Lens;
- Проведение воркшопов и написание методических гайдов: «Как мигрировать отчёт», «Лучшие практики SQL для ClickHouse», «Антипаттерны в витринах»;
- Контроль качества создаваемых витрин, включающий проверку на соответствие требованиям (по метрикам, объёму данных, типам связей).
Требования
- свежий опыт в финтех
- Опыт с СУБД ClickHouse - создание и оптимизация витрин данных;
- Умение оптимизировать сложные SQL-запросы и диагностировать проблемы производительности (включая анализ системных таблиц и работу с планировщиком запросов);
- Опыт работы с инструментами визуализации данных — DataLens или Power BI;
- Опыт с инструментами оркестрации (Airflow) и трансформации данных (dbt, Zeppelin).
- Понимание методологий моделирования данных и опыт создания витрин;
- Умение создавать и вести базы знаний (документировать решения и процессы);
- Опыт в миграции больших массивов отчётов из Power BI/Tableau в другие аналитические экосистемы (будет являться преимуществом);
- Умение объяснять сложные технические ограничения («почему нельзя так писать запрос») простым и доступным языком для продуктовых аналитиков и представителей бизнеса;
- Продуктовое мышление — способность не просто переносить данные, а создавать удобные и быстрые решения для конечного пользователя;
- Проактивность — способность самостоятельно выявлять потенциальные проблемы в процессах миграции и предлагать решения до возникновения инцидентов.
- Клиентоориентированность — навык прямого взаимодействия с потребителями данных (доменами), умение внимательно слушать их потребности и оперативно решать возникающие.
💌Для резюме: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- ClickHouse
- DataLens
- Power BI
- SQL
- Airflow
- dbt
- Apache Zeppelin
- Data Modeling
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации, критически важных для работы с ClickHouse.
Расскажите о вашем опыте оптимизации запросов в ClickHouse: какие движки таблиц и настройки индексов вы использовали для ускорения витрин?
Вакансия предполагает миграцию с Power BI, важно понимать разницу в архитектуре инструментов.
С какими основными трудностями вы сталкивались при переносе логики из Power BI (DAX) в SQL-ориентированные системы визуализации?
Проверка владения инструментами трансформации, указанными в требованиях.
Как вы организуете контроль качества данных (data quality) при использовании dbt и Airflow в процессе наполнения витрин?
Оценка навыков менторства и коммуникации, необходимых для поддержки комьюнити.
Как бы вы объяснили бизнес-пользователю разницу между строковым и колоночным хранением данных и почему это влияет на структуру их отчетов?
Проверка умения работать с инцидентами производительности.
Опишите ваш алгоритм действий при получении жалобы на медленную работу дашборда в DataLens: на какие системные метрики ClickHouse вы посмотрите в первую очередь?
Похожие вакансии
Python разработчик (DWH/Data Engineer)
DWH аналитик (Middle+/Senior)
Senior Аналитик КХД (DWH)
Data инженер
Миддл / Сеньор Аналитик-разработчик (рекламная аналитика)
Middle+/Senior Аналитик данных
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!