- 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)
Аналитик данных (финтех)
Data инженер (Middle)
Data Analyst
SENIOR АНАЛИТИК (КХД / DWH)
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!