- Страна
- Кипр
Analytics Engineer / Data Analyst
Оценка ИИПривлекательная вакансия с релокацией на Кипр, работой в офисе и четкими техническими требованиями. Компания предлагает полную поддержку при переезде, что является большим плюсом.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИСредний уровень сложности обусловлен необходимостью владения как аналитическими навыками, так и навыками инженерии данных (ETL, Python, моделирование), а также требованием свободного английского.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Analytics Engineer с опытом от 2 лет на Кипре рыночный диапазон составляет от 3500 до 5500 евро до налогов. Предложение 'Competitive salary' обычно соответствует этим ожиданиям для международного финтеха.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Откликнитесь в PayDepot уже сейчас
Присоединяйтесь к команде PayDepot в Лимасоле и развивайте аналитическую инфраструктуру в динамичной среде!
Описание вакансии
#vacancy #job #вакансия #relocation #Cyprus #Limassol #DataAnalyst #AnalyticsEngineer
*🌟 [PayDepot](https://paydepot.com/) team is looking for an Analytics Engineer / Data Analyst*
*🏢* Join us for a full-time role at our beautiful office in Limassol!
Requirements:
*🔺*2+ years of experience as a Data Analyst, Data Engineer or Analytics Engineer
*🔺*Strong SQL skills and experience with PostgreSQL or other relational databases
*🔺* Experience building and maintaining ETL/ELT pipelines
*🔺*Python proficiency for data processing and automation
*🔺* Understanding of data modeling and data warehouse concepts
*🔺* Experience working with large datasets and query optimization
*🔺* Fluent English
We offer:
*🙌🏼* Relocation support
*🙌🏼* Full-time employment
*🙌🏼* Competitive salary
*🙌🏼* Great team environment
*📌* Your CV -> Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- PostgreSQL
- ETL
- ELT
- Python
- Data Modeling
- Data Warehousing
- Query Optimization
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины владения SQL и понимания производительности БД.
Расскажите о самом сложном SQL-запросе, который вы оптимизировали. Какие методы (индексы, переписывание логики, CTE) вы использовали?
Оценка навыков построения архитектуры данных.
Какие подходы к моделированию данных (например, Kimball или Data Vault) вы предпочитаете использовать при построении DWH и почему?
Проверка опыта работы с инструментами автоматизации.
Опишите ваш опыт создания ETL/ELT пайплайнов на Python. Какие библиотеки или фреймворки (Airflow, dbt, Pandas) вы использовали?
Оценка умения работать с качеством данных.
Как вы обеспечиваете целостность и качество данных при переносе их из различных источников в хранилище?
Проверка коммуникативных навыков и уровня языка.
