- Страна
- Россия
Fullstack‑аналитик
Стабильная работа в известной аккредитованной IT-компании с понятным графиком и отсутствием переработок. Интересные задачи по трансформации архитектуры и прямой доступ к влиянию на продукт через метрики. Единственный минус — строгий офисный формат в Краснодаре.
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
Роль требует редкого сочетания навыков: глубокой технической экспертизы в SQL и архитектуре БД с одной стороны, и продуктового мышления с визуализацией в BI — с другой. Работа с легаси-системами и переход на микросервисы добавляют сложности.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, однако для позиции Fullstack-аналитика с опытом от 3 лет в Краснодаре рыночный диапазон составляет от 150 000 до 230 000 рублей. Учитывая статус аккредитованной IT-компании и сложность задач, можно ожидать предложения по верхней границе рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
Вакансия: Fullstack‑аналитик в Клерк.Ру
Расположение: #Краснодар
Формат работы: В офисе
Занятость: Полная занятость
Описание:
Клерк.ру - крупнейший в России профессиональный ресурс для бухгалтеров, предпринимателей и финансовых специалистов. Ежемесячно нас читают около 8 млн человек. Мы пишем о налогах, учёте, кадрах, изменениях в законодательстве - и делаем это быстро, точно и понятно.
Мы строим современную микросервисную платформу постепенно избавляясь от легаси. Нам нужен Бизнес‑аналитик, который возьмёт на себя ответственность за данные на всех этапах – от бизнес‑метрик до архитектурных решений, помогая командам принимать верные решения и сокращать технический долг.
Обязанности:
Бизнес‑аналитика (продуктовая):
— Сбор и формализация требований от бизнес‑заказчиков (маркетинг, продукт, руководство) с последующей трансляцией в задачи.
— Разработка и поддержка системы бизнес‑показателей для веб‑продуктов, мониторинг их динамики.
— Создание дашбордов в Datalens для визуализации ключевых метрик (активность пользователей, конверсии, выручка, Retention и т.д.).
— Проведение ad‑hoc исследований для проверки гипотез, A/B‑тестирования, сегментного анализа.
Системная аналитика (техническая):
— Анализ существующих схем данных в MySQL и PostgreSQL, выявление дублей, неконсистентности и неоптимальных запросов.
— Участие в проектировании новых микросервисных решений: помощь в определении структур данных, выборе индексов, оптимизации запросов.
— Работа с инфраструктурой как на on‑premise, так и в облаке (обеспечение бесшовного доступа к данным независимо от среды).
— Помощь в унификации аналитической модели данных – переход от легаси‑отчётов к единой, управляемой схеме (Data Vault, Kimball или иной подход).
— Документирование технических решений, написание понятных спецификаций для разработчиков.
Технологический стек (которым вы будете пользоваться)
— СУБД: MySQL, PostgreSQL (знание SQL, оптимизация запросов, работа с оконными функциями, CTE, сложными JOIN).
— Брокеры сообщений: RabbitMQ (понимание моделей обмена, очередей, маршрутизации).
— Кэши/быстрые хранилища: Redis (опыт работы с разными структурами – строки, хеши, сеты, Pub/Sub).
— BI / визуализация: Datalens (построение интерактивных дашбордов, работа с различными источниками, настройка доступа).
— Среды выполнения: On‑premise + облако (гибридная инфраструктура). Linux-администрирование не требуется, но нужно понимание сетевых взаимодействий и API.
Дополнительно приветствуется (не обязательно, но будет плюсом):
— Python для автоматизации рутинных задач, написания скриптов очистки/обогащения данных.
— Опыт работы с Docker, Kubernetes (понимание, как аналитика вписывается в CI/CD).
— Знакомство с системами оркестрации (Airflow – будет бонусом, но не обязательно).
Требования:
— 3+ лет коммерческого опыта на позиции аналитика, из которых как минимум 1 год в роли системного/архитектурного аналитика (участие в проектировании БД, рефакторинге, интеграциях).
— Экспертный уровень SQL – умеете объяснять планы запросов, проектировать индексы, переписывать медленные отчеты.
— Умение строить дашборды в Datalens (или аналогичных BI-системах – Power BI, Tableau) – готовность переключиться на Datalens.
— Понимание принципов микросервисной архитектуры: как данные распределены между сервисами, как обеспечивается консистентность, как строятся интеграции.
— Опыт работы с гибридной инфраструктурой (on‑premise + облако) – умение учитывать различия в сетевой доступности и производительности.
— Отличные коммуникативные навыки – вы говорите на одном языке с бизнесом и разработчиками, умеете переводить бизнес-запросы в технические задания и наоборот.
Условия:
— Работа в аккредитованной it-компании;
— Пятидневная рабочая неделя с 09:00 до 18:00 без переработок – мы ценим твое время и баланс;
— Карт-бланш на улучшение текущих интерфейсов и продуктов на основе метрик;
…
*✉️* Откликнуться
или Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- SQL
- MySQL
- PostgreSQL
- RabbitMQ
- Redis
- DataLens
- Python
- Docker
- Kubernetes
- Airflow
- Microservices
- Data Vault
- Kimball
- A/B Testing
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка экспертного владения SQL, заявленного в требованиях.
Расскажите, как вы анализируете план выполнения запроса (EXPLAIN) и какие шаги предпринимаете для оптимизации, если видите Bottleneck в виде Full Table Scan?
Оценка понимания микросервисной архитектуры и обеспечения консистентности данных.
Как бы вы спроектировали передачу данных между микросервисами через RabbitMQ, чтобы гарантировать согласованность данных в аналитическом хранилище?
Проверка опыта работы с моделями данных и рефакторингом легаси.
Какие подходы (Kimball, Data Vault) вы считаете наиболее подходящими для постепенного ухода от легаси-отчетов к единой схеме данных в условиях высокой нагрузки?
Оценка продуктового мышления и навыков работы с BI.
Опишите ваш процесс выбора метрик для нового продукта: как вы определяете, что именно нужно визуализировать в DataLens для бизнеса?
Проверка навыков коммуникации между бизнесом и разработкой.
Приведите пример ситуации, когда бизнес-требование противоречило техническим возможностям архитектуры. Как вы нашли компромисс?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

