- Страна
- Россия
- Зарплата
- 202 318 ₽ – 357 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data аналитик (Senior)
Оценка ИИИнтересный проект по миграции на современный стек (Yandex Cloud) с прозрачными условиями оплаты. Однако, требования к кандидату очень широкие (от DAX до Airflow и Python), а ставка для Senior-уровня находится в среднем диапазоне.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью глубокого знания двух разных стеков (Azure/Power BI и Yandex Cloud/DataLens), а также опытом в фармацевтической отрасли. Роль требует навыков как системного, так и бизнес-анализа.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная ставка в 357 000 руб. (gross) для ИП соответствует рыночному уровню для Senior Data Analyst в России, однако штатная позиция (202 318 руб. на руки) выглядит несколько ниже медианы для специалистов такого уровня в крупных проектах.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Отправьте свое резюме Дмитрию, чтобы принять участие в масштабном проекте миграции BI-отчетности!
Описание вакансии
🆔 2966
📅 Дата публикации: 30.03.2026 10:33
🥇 Data аналитик (Senior)
📍 Локация/Гражданство: Россия/РФ
🎓 Грейд: Senior
📆 Срок проекта: Длительный проект
💰 Ставки:
🇷🇺 Штат (на руки): 202 318 руб./мес (на руки)
🇷🇺 ИП (gross): 2 100 руб./час Справочно: ориентировочная среднемесячная выплата Gross 357 000 руб./мес
📌 О проекте:
Миграция BI отчетов на новое решение
Описание потоков данных: Azure SQL Server & External Data Sources > Apache Airflow > Yandex Cloud > Yandex Managed Clickhouse > Yandex Data Lens
📎 Задачи:
— Технический аудит источников данных (Структура таблиц, Качество данных (полнота, консистентность, выбросы, ...)
— Формализация паспорта источника данных (Таблицы, Вьюхи, ЕТЛ процесс получения данных, Источник данных)
— Интервью со стейкхолдерами, обработка результатов интервью (Заметки с интервью, Реестр источников, Реестр KPI, Реестр бизнес-процессов, Реестр отчетов)
— Изучение отчетов Power BI (отчеты и листы Power BI, логика построения)
— Изучение KPI (Меры (поиск в отчетах), Документ о расчетах KPI, Валидация однозначности расчёта KPI)
— Формирование документации, согласование
— Внесение корректировок и демонстрации.
💻 Требования:
— Стек технологий: MS SQL, Clickhouse, Yandex DataLens, MS Power BI, Apache Airflow, Python, SSIS, Azure Data Factory + Data Bricks
— Опыт работы в роли бизнес/дата аналитика 3+ лет
— Отличное знание MS SQL, DAX
— Опыт работы с ClickHouse
— Практический опыт работы с BI-инструментами (Power BI, Yandex DataLens)
— Опыт оптимизации производительности запросов и построения дашбордов
— Опыт составления документации по DWH/ETL/BI
— Понимание принципов ETL.
— Опыт работы с данными фарм. компании
— Опыт работы с облачными решениями (Yandex Cloud / Azure)
— Опыт проектирования и реализации пайплайнов
— Опыт работы с python и Apache Airflow
— Умение самостоятельно создавать модели данных
— Опыт работы в крупных проектах с высокими требованиями к надежности.
❗️ Обязательные данные по кандидату при подаче:
● ФИ
● Страна+Город
● Грейд
● Ставка
● Дата рождения
● Когда готов стартовать
● Названия компаний, где работал специалист, должны быть отражены в проектах
● Оценить требования ДА/НЕТ, в соответствии с наличием опыта.️
● ВСЕ ТРЕБОВАНИЯ ИЗ ЗАПРОСА ОТРАЖЕНЫ В ПРОЕКТАХ РЕЗЮМЕ
Менеджер: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Azure Data Factory
- Databricks
- ETL
- Power BI
- Apache Airflow
- Azure SQL Server
- SSIS
- DAX
- ClickHouse
- MS SQL
- Yandex DataLens
- DWH
- Yandex Cloud
Возможные вопросы на собеседовании
Проект связан с миграцией с Power BI на DataLens. Важно понимать, как кандидат перенесет сложные вычисления.
Расскажите о вашем опыте переноса сложных мер DAX из Power BI в Yandex DataLens. С какими ограничениями вы сталкивались?
В стеке указан ClickHouse. Нужно проверить навыки оптимизации в этой специфичной БД.
Какие методы оптимизации запросов в ClickHouse вы используете для ускорения работы тяжелых дашбордов?
Вакансия требует опыта работы с Airflow и Python для ETL.
Опишите структуру типичного DAG в Airflow, который вы проектировали для загрузки данных в DWH. Как вы обрабатываете ошибки?
Специфическое требование вакансии. Важно понять понимание отраслевых данных.
В чем заключается специфика работы с данными в фармацевтических компаниях (например, работа с дистрибьюторами или аптечными сетями)?
Кандидат должен уметь проводить аудит и формализацию.
Как вы подходите к процессу технического аудита источников данных при их миграции в новое хранилище?
Похожие вакансии
Аналитик данных (финтех)
Data Analyst
SENIOR АНАЛИТИК (КХД / DWH)
Senior Data Analyst
Senior Data Engineer
Разработчик хранилищ данных (Senior)
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
- 202 318 ₽ – 357 000 ₽