- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data аналитик — Senior
Оценка ИИИнтересная позиция для опытных аналитиков с возможностью удаленной работы и широким стеком технологий. Однако отсутствие указания зарплаты и названия компании снижает прозрачность предложения.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует экспертных знаний в архитектуре данных (DWH, Data Vault) и практического опыта работы с огромными массивами данных (ТБ). Высокая планка по SQL и знанию MPP-систем делает позицию сложной для кандидатов без глубокого технического бэкграунда.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Senior Data Analyst на российском рынке с таким глубоким стеком (MPP, DWH, Big Data) зарплаты обычно начинаются от 250 000 рублей. Верхняя граница может достигать 450 000 рублей в зависимости от сложности задач и конкретной индустрии. Данная вакансия предполагает высокий уровень ответственности, что соответствует верхнему сегменту рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Если вы эксперт в проектировании DWH и работе с MPP-системами, откликнитесь на эту вакансию прямо сейчас!
Описание вакансии
#9430
Data аналитик — Senior
Локация: Любая
Формат работы: Удалённо
Гражданство: РФ/РБ
Основные требования:
- Анализ потребностей бизнеса в подготовленных данных
- Подготовка требований в части методологии расчета показателей
- Проектирование модели данных презентационных и детальных слоев данных
- Поиск релевантных источников данных, профилирование данных в источниках, а также в контуре платформы данных
- Разработка алгоритмов построения витрин данных и объектов детального слоя
- Разработка прототипов витрин и согласование их с потребителем
- Сопровождение разработки витрин на всех этапах рабочего процесса: разработка потоков, тестирование, UAT, передача на поддержку, решение инцидентов на 3-ей линии поддержки
- Оценка вычислительных ресурсов, необходимых для решения задачи (сайзинг стораджа и компьюта)
- Оценка трудозатрат на выполнение доработок
- Определение логики проверки качества данных и имплементация ее для создаваемых витрин
Задачи на проекте:
- Уверенное понимание принципов построения дата-платформ (DWH, OLAP, Data Lake, Lakehouse)
- Знание методологий проектирования модели данных (Kimball, Data Vault), реальный опыт применения их на практике
- Навыки работы с большими объемами данных (миллиарды записей, ТБ данных)
- Экспертное знание SQL
- Знание РСУБД (PostgreSQL, Oracle, MS SQL)
- Понимание принципов и опыт работы с MPP-системами (GreenPlum, Clickhouse, Trino)
- Умение анализировать существующие потоки данных, их зависимости (ETL/ELT, Airflow)
- Умение систематизировать слабоструктурированные требования в формате описания витрин данных
- Сильные навыки коммуникации для общения с бизнес-заказчиками, разработчиками, админами
- Опыт оптимизации сложных запросов
- Навыки планирования и управления рабочим временем
- Навыки постановки задач в смежные подразделения
- Опыт работы с распределенными хранилищами (Hadoop, S3)
- Грамотная устная и письменная речь
Писать Откликнуться
Канал Аутстаф запросов @outstaff_requests_phpdev
*💪* Станьте участником: Выручка растёт, а денег не хватает? 🔍 Проверьте 5 строк юнит-экономики, где чаще всего «утекает» маржа. 📊 | InsideAds
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- PostgreSQL
- Airflow
- Hadoop
- ETL
- Oracle
- S3
- ELT
- ClickHouse
- OLAP
- Trino
- Data Lake
- Lakehouse
- MS SQL
- DWH
- Greenplum
- Data Vault
- Kimball
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта проектирования архитектуры.
Расскажите о кейсе, где вы применяли методологию Data Vault: какие преимущества это дало проекту по сравнению с классическим подходом Кимбалла?
Оценка навыков оптимизации производительности.
Какие методы оптимизации SQL-запросов вы используете при работе с MPP-системами, такими как GreenPlum или Clickhouse?
Проверка понимания жизненного цикла данных.
Как вы подходите к определению логики проверки качества данных (Data Quality) для новых витрин? Какие метрики являются критическими?
Оценка навыков системного анализа.
Опишите ваш процесс перевода слабоструктурированных бизнес-требований в техническое задание для ETL-разработчиков.
Проверка опыта работы с инфраструктурой.
Был ли у вас опыт сайзинга ресурсов (хранилище и вычислительные мощности) под конкретную аналитическую задачу? На какие параметры вы опирались?
Похожие вакансии
Data аналитик (Senior)
Аналитик DWH (Senior)
Data analyst [Middle+/Senior]
Data аналитик (Senior)
Senior аналитик КХД
Аналитик 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!