- Страна
- США
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Analytics Engineer
Оценка ИИИнтересный проект с современным стеком (Snowflake, dbt) и возможностью влиять на архитектуру данных. Однако проектный характер занятости и работа в ночное время для РФ могут подойти не всем.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний dbt и Snowflake, а также специфическим графиком работы по часовому поясу США (GMT-5). Требуется свободный английский и опыт работы на стыке двух сложных дисциплин.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для роли Analytics Engineer уровня Senior на международном рынке (с учетом работы на США) медиана составляет около $6000-$8000 в месяц. В российском сегменте для аналогичных позиций вилка обычно ниже.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в AGIMA уже сейчас
Присоединяйтесь к команде AGIMA и создавайте «золотой стандарт» отчетности для глобальной цифровой платформы!
Описание вакансии
Должность: Data Analytics Engineer
Компания: AGIMA
Проект: Цифровая платформа, которая предоставляет производителям необходимые ресурсы для роста бизнеса, а покупателям доступ к глобальным производственным компаниям.
Занятость: проектная (от 1 года), fulltime
Мы ищем Analytics Engineer, который будет отвечать за уровень трансформации данных и создание «золотого стандарта» отчётности в компании. Вы будете работать на стыке Data Engineering и Data Analytics, превращая сырые данные в чистые, хорошо смоделированные датасеты, которые помогут всей компании принимать более эффективные решения.
Ключевые обязанности:
• Моделирование данных: проектирование, разработка и поддержка надёжных моделей данных (с использованием dbt), которые служат основой для всей отчётности компании. Глубокое понимание семантического моделирования и архитектуры данных для нескольких доменов.
• Качество пайплайнов: в партнёрстве с Data Engineers оптимизировать процессы загрузки и обеспечивать надёжность нашего хранилища данных, а также оптимизировать запросы.
• Бизнес-партнёрство: работать с аналитиками и заинтересованными сторонами по всей организации, чтобы переводить сложные бизнес-требования в технические спецификации.
• Качество кода: задавать стандарты по контролю версий, паттернам CI/CD и комплексному тестированию (проверка качества данных и юнит-тесты).
• Документация: поддерживать высококачественный словарь данных, чтобы все в компании говорили на одном «языке данных».
Требования:
• Опыт от 3х лет в аналитике, аналитической инженерии или дата-инженерии.
• Подтверждённый опыт создания и поддержки промышленных моделей данных, а также трансформации сырых данных в чистые, пригодные для работы датасеты.
• Уверенное владение написанием сложных и производительных SQL-запросов для трансформации и анализа данных.
• Практический опыт работы с dbt для моделирования и с GitHub для контроля версий.
• Опыт работы с облачными хранилищами данных, такими как Snowflake.
• Опыт построения и поддержки дашбордов в инструментах вроде Looker, Tableau или Power BI.
• Опыт внедрения тестов качества данных и участия в CI/CD-процессах.
• Способность понимать бизнес-метрики и переводить требования стейкхолдеров в технические задачи.
• Умение ясно доносить технические концепции до нетехнических заинтересованных сторон.
• Комфортная работа в быстром темпе и умение управлять несколькими приоритетами одновременно.
Важное условие
• Готовность работать в часовым поясом США (Eastern Time / GMT-5).
• Английский: от В2
Контакты для отклика: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Tableau
- GitHub
- SQL
- Looker
- dbt
- CI/CD
- Snowflake
- Power BI
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с основным инструментом трансформации данных.
Расскажите о самом сложном проекте, который вы реализовали с использованием dbt. Как вы структурировали проект и какие тесты качества данных внедряли?
Оценка навыков оптимизации в облачных хранилищах.
Какие методы оптимизации производительности запросов в Snowflake вы применяли на практике?
Проверка архитектурного мышления.
Как вы подходите к проектированию семантического слоя данных для нескольких различных бизнес-доменов?
Оценка коммуникативных навыков и бизнес-ориентированности.
Опишите ситуацию, когда требования стейкхолдеров были противоречивыми. Как вы перевели их в техническую задачу?
Проверка готовности к специфическому графику.
Как вы планируете организовать свою работу и поддерживать продуктивность, учитывая необходимость работы по часовому поясу Eastern Time?
Похожие вакансии
Data аналитик (Senior)
Data аналитик (Middle)
Data инженер (Middle)
Аналитик данных (финтех)
Data Analyst
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!