DWH analyst
Оценка ИИСтабильный проект в крупном банке (МКБ) с возможностью удаленной работы. Однако, схема трудоустройства через минимальную ставку для доступов может указывать на аутстаффинг или проектную занятость.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИТребуется солидный опыт (от 3 лет) в специфической нише DWH/Data Lake и владение конкретными инструментами отчетности. Сложность умеренная из-за необходимости глубокого знания архитектуры БД и SQL.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанная ставка 1453 (вероятно, почасовая в рублях) соответствует среднерыночному уровню для Middle/Senior DWH аналитиков в РФ, работающих на аутстаф-проектах. При полной загрузке это дает конкурентоспособный доход.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
DWH analyst
Зарплата: Ставка: 1453 (с учетом НДС)
Местоположение: РФ, РБ
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 12.11.2026
Требования:
• Опыт работы на проектах внедрения/развития хранилищ данных и/или Data Lake от 3-х лет
• Глубокое знание SQL (диалекты Oracle, PostgreSQL)
• Опыт проектирования и разработки отчетности на базе одного из инструментов: MS SQL Reporting Services, Tableau
• Опыт проектирования объектов БД, понимание архитектуры хранилищ данных
О компании:
Проект: МКБ. Трудоустройство в штат заказчика на 1/40 ставки для получения доступов
Контакт: Откликнуться
Откликнуться в LinkedIn
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Tableau
- SQL
- PostgreSQL
- Oracle
- Data Warehousing
- Data Lake
- Microsoft SQL Server Reporting Services
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания фундаментальных принципов построения хранилищ.
В чем ключевое различие между подходами Кимбалла и Инмона к проектированию DWH, и какой из них вы предпочитаете?
Оценка практических навыков оптимизации запросов в разных СУБД.
Какие специфические особенности оптимизации SQL-запросов вы учитываете при переходе с Oracle на PostgreSQL?
Проверка опыта работы с инструментами визуализации, указанными в вакансии.
Расскажите о самом сложном отчете, который вы создавали в Tableau или SSRS: с какими проблемами производительности данных вы столкнулись?
Оценка навыков проектирования структуры данных.
Как вы проектируете таблицы фактов и измерений для обеспечения максимальной производительности при больших объемах данных?
Проверка понимания жизненного цикла данных в Data Lake.
Каким образом вы обеспечиваете качество данных (Data Quality) при их загрузке из сырых слоев Data Lake в структурированное хранилище?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
