- Страна
- Россия
- Зарплата
- от 1 313 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Аналитик-разработчик (Python/DWH / КХД)
Оценка ИИИнтересный проект в сфере видеоаналитики с современным стеком (Airflow, Python, S3). Удаленный формат работы и почасовая оплата делают вакансию привлекательной для Middle-специалистов, однако проектная занятость может быть минусом для тех, кто ищет стабильность.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения как аналитическими инструментами (S2T, словари данных), так и навыками разработки на Python и SQL. Основная сложность заключается в необходимости совмещать роли аналитика и разработчика в рамках построения КХД.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная ставка от 1313 руб/час при полной занятости (160 часов) составляет около 210 000 руб. на руки, что соответствует рыночному медианному уровню для Middle-разработчика DWH в России. Верхняя граница рынка для Middle+ может достигать 300 000 руб. и выше.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Если вы эксперт в Python и DWH, готовый развивать систему видеоаналитики, откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
#vacancy #it #remote #python #dwh
🔥 Вакансия: Аналитик-разработчик (Python/DWH / КХД)
🧑💼Грейд: Middle/Middle+
📍 Формат: удалённо только РФ
⏳ Срок проекта: от 4 месяцев с возможностью продления
💵З/П: от 1313 руб/час
О проекте
Проект по разработке системы видеоаналитики для контроля и обработки инцидентов на предприятии. Основной фокус — построение и развитие корпоративного хранилища данных.
Стек хранилища:PostgreSQL, S3, Airflow, Python
Задачи:— Подготовка и разработка скриптов миграции (SQL, Python)
— Построение процессов трансформации данных между слоями хранилища (Airflow)
— Документирование требований к хранению данных
— Обследование и анализ источников данных (discovery)
Требования:— Уверенный Python (структуры данных, Pandas / Polars, SQLAlchemy, API)
— Сильный SQL (DDL, DML, процедуры, функции, JOIN, оконные функции)
— Практический опыт работы с КХД / DWH
— Опыт разработки ETL/ELT процессов
— Навыки документирования (словарь данных, S2T mapping, описание трансформаций)
— Опыт анализа источников данных
Плюсом будет:— Опыт оптимизации запросов и работы с большими объёмами данных
— Понимание архитектуры хранилищ данных
Отклик: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- DWH
- PostgreSQL
- Amazon S3
- Airflow
- SQL
- Pandas
- Polars
- SQLAlchemy
- ETL
- ELT
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков проектирования процессов перемещения данных.
Расскажите о самом сложном ETL-процессе, который вы проектировали: с какими проблемами столкнулись и как их решили?
Оценка глубины знаний SQL для работы с хранилищами.
В каких случаях вы предпочтете использовать оконные функции вместо обычного GROUP BY при подготовке данных для DWH?
Проверка умения работать с инструментами оркестрации, указанными в стеке.
Как вы организуете обработку ошибок и повторные запуски (retries) в DAG-файлах Airflow?
Оценка аналитических навыков.
Что, по вашему мнению, обязательно должно быть отражено в S2T mapping для качественной передачи задачи в разработку?
Проверка навыков работы с Python в контексте данных.
В каких ситуациях для обработки данных в Python вы выберете Polars вместо Pandas, и какие преимущества это даст?
Похожие вакансии
Middle+ Аналитик-разработчик
Аналитик данных (Middle+)
Data аналитик (Middle)
Data Engineer (Middle)
Разработчик баз данных (Middle)
Data инженер (Middle)
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!
- Страна
- Россия
- Зарплата
- от 1 313 ₽