Data Analyst
Интересный стек технологий и работа в перспективной нише IT-FINANCE. Удаленный формат работы и высокий грейд делают вакансию привлекательной для опытных специалистов, ценящих гибкость и современные инструменты.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Позиция требует уверенного владения широким стеком технологий (Greenplum, ClickHouse, Trino, Airflow, dbt) и опыта в финтех-индустрии. Уровень Middle/Senior подразумевает наличие глубокой экспертизы в проектировании хранилищ и оптимизации запросов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, однако для позиций Middle/Senior Data Analyst в финтехе с таким стеком рыночные предложения обычно начинаются от 250 000 рублей и могут достигать 450 000 рублей в зависимости от глубины экспертизы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
Data Analyst
Грейд: Middle/Senior
Стек: SQL, Python, Greenplum, ClickHouse, Trino, S3, Airflow, dbt
Мы IT-FINANCE - команда крутых специалистов, которые разрабатывают программное обеспечение для лидогенерации и fintech компаний. Сейчас мы находимся в поисках опытного Data Analyst, который усилит наш…
Откликнуться через Откликнуться ↓
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- SQL
- Python
- Greenplum
- ClickHouse
- Trino
- Amazon S3
- Apache Airflow
- dbt
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации работы с большими данными в специфических СУБД.
В чем заключаются основные различия в оптимизации запросов между ClickHouse и Greenplum?
Оценка опыта работы с современными инструментами трансформации данных.
Расскажите о вашем опыте использования dbt: как вы организуете тестирование моделей и документацию?
Проверка навыков автоматизации и управления рабочими процессами.
Как вы обрабатываете ошибки и зависимости в сложных DAG в Airflow при работе с S3 и Trino?
Оценка способности аналитика приносить пользу бизнесу.
Какие ключевые метрики эффективности лидогенерации вы считаете наиболее важными для финтех-компании?
Проверка навыков программирования для анализа данных.
В каких случаях для анализа данных вы предпочтете Python вместо SQL, и какие библиотеки при этом используете?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

