Middle / Senior BI Analyst
Оценка ИИПривлекательная вакансия в финтех-секторе с возможностью релокации на Кипр или гибридного формата работы. Позиция предполагает высокую степень ответственности и влияние на стек технологий, что отлично подходит для профессионального роста.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний как в аналитике (Power BI, DAX), так и в инженерии данных (Python, Airflow, DWH). Высокая планка ожиданий по опыту (от 3 лет) и необходимость работы с MDM и архитектурой хранилищ делают позицию сложной для кандидатов без серьезного технического бэкграунда.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемый пакет описывается как конкурентоспособный. Для уровня Middle/Senior BI Analyst на Кипре рыночные зарплаты обычно варьируются от 4000 до 6500 евро после налогов, в зависимости от глубины инженерных навыков.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*📊* Job Opening: Middle / Senior BI Analyst
*📍* Location: Cyprus, Limassol
*👤* Reporting to: COO
*💼* Industry: Fintech (Payments)
We are looking for a proactive and experienced BI Analyst to build and elevate our data infrastructure! You will take ownership of our DWH architecture, build reliable ELT pipelines, and create actionable Power BI dashboards for product and business teams.
Key Tasks:
*🔹* DWH & Data Architecture: Design, develop, and optimize our corporate data warehouse.
*🔹* ELT & Automation: Build and maintain scalable pipelines using Python (Airflow, pandas, SQLAlchemy).
*🔹* Reporting & Dashboards: Deliver and administer interactive Power BI reports and dashboards.
*🔹* Master Data Management: Manage MDM, ensure data consistency, versioning, and high data quality.
*🔹* Cross-Functional Collaboration: Partner with product, business, and engineering teams to translate requirements into robust analytical solutions.
What We Look For:
*✅* 3+ years of experience in BI Development, Data Analytics, or Data Engineering.
*✅* Advanced SQL: Complex queries, performance tuning, and handling large datasets (PostgreSQL, BigQuery).
*✅* Strong Power BI Skills: DAX, data modeling, administration, and access management.
*✅* Python Proficiency: Hands-on experience developing ETL/ELT workflows.
*✅* DWH Experience: Solid understanding of data warehousing concepts, dimensional modeling, and MDM.
*✅* Nice to Have: Background in E-commerce / Gaming / Digital Products; familiarity with Looker Studio, QlikView, Power Query/Pivot.
What We Offer:
*🚀* High-impact role with ownership over the data stack.
*💰* Competitive salary package.
*🏖* [Hybrid/Remote work options / Relocation support to Cyprus].
*📈* Modern tech environment and professional growth opportunities.
*📩* Interested or know someone?
Send your CV to Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Power BI
- SQL
- Python
- Apache Airflow
- Pandas
- SQLAlchemy
- PostgreSQL
- Google BigQuery
- DAX
- Data Warehousing
- ETL
- ELT
- Master Data Management
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков проектирования архитектуры данных и понимания принципов моделирования.
Расскажите о вашем опыте проектирования DWH: какие подходы к моделированию (Кимбалл, Инмон, Data Vault) вы использовали и почему?
Оценка владения основным инструментом визуализации и умения работать со сложными вычислениями.
С какими наиболее сложными задачами в DAX вы сталкивались при создании отчетов в Power BI и как вы их решали?
Проверка навыков автоматизации и работы с ETL/ELT процессами.
Опишите ваш типичный стек для построения ELT-пайплайна на Python. Как вы обеспечиваете мониторинг и обработку ошибок в Airflow?
Важно для обеспечения качества данных в финтехе.
Как вы подходите к реализации Master Data Management (MDM) и обеспечению качества данных (Data Quality) в корпоративном хранилище?
Проверка умения оптимизировать запросы к большим объемам данных.
Какие методы оптимизации SQL-запросов вы применяете при работе с большими наборами данных в PostgreSQL или BigQuery?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
