- Страна
- Россия
Middle Data Analyst в финтех проект
Оценка ИИХорошая вакансия для Middle-специалиста с опытом в Big Data и финтехе, предлагающая удаленный формат работы. Однако отсутствие названия компании и вилки зарплаты снижает прозрачность предложения.
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
Оценка ИИСложность обусловлена необходимостью проектирования витрин данных с нуля при нечетких требованиях и глубоким знанием стека Big Data (Spark, Hadoop, Kafka).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для Middle Data Analyst со стеком Big Data в РФ обычно находится в диапазоне 180 000 – 280 000 рублей. Отсутствие указанной суммы в вакансии требует уточнения на первом этапе интервью.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Middle Data Analyst в финтех проект
#MiddleDataAnalyst #DataAnalyst #FinTech #Kafka #Удаленно #РФ
Требования:
Опыт на банковских проектах. Профильное образование. Проектирование витрин данных с нуля-под запрос, который заказчику трудно сформулировать. Работа с нестандартными задачами: самостоятельный поиск решений, выход на нужные инсайты из общего контекста. Генерация артефактов (ТЗ, логическая/физическая модель, прототипы) на ранних этапах. Стек: Spark, Hadoop, Kafka.
Локация:*📍*Удалённо, РФ.
Контакт для отклика: Откликнуться или Откликнуться +CV
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Apache Spark
- Hadoop
- Apache Kafka
- Data Modeling
- Technical Writing
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыка работы с неопределенностью, указанного в вакансии.
Расскажите о случае, когда заказчик не мог сформулировать запрос. Как вы выстраивали процесс сбора требований и проектирования витрины?
Вакансия требует опыта работы с Kafka. Важно понимать роль аналитика в этом процессе.
Какую роль вы выполняли при работе с Kafka? Опишите процесс интеграции потоковых данных в аналитические витрины.
Проверка технических навыков работы с Big Data стеком.
В каких случаях для обработки данных вы выберете Spark, а не классический SQL на СУБД? Приведите пример оптимизации Spark-задачи.
Проверка навыка проектирования моделей данных.
В чем разница между логической и физической моделью данных в контексте Hadoop/Hive? Какие артефакты вы считаете обязательными?
Проверка отраслевой экспертизы.
С какими специфическими банковскими данными (транзакции, кредитные истории, KYC) вы работали и какие инсайты удавалось из них извлечь?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
