- Страна
- Россия
- Зарплата
- 260 000 ₽ – 330 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Middle+/Senior Аналитик данных
Оценка ИИПривлекательная вакансия с конкурентной заработной платой и возможностью удаленной работы. Стек технологий современный и востребованный, что способствует профессиональному росту.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует глубокой экспертизы в специфическом стеке (Trino, Iceberg, Data Vault) и солидного опыта работы от 4 лет. Высокая планка ожиданий по техническим навыкам соответствует уровню Senior.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата (260-330к на руки) находится в пределах рыночной нормы для Senior Data Analyst в России, хотя верхняя планка могла бы быть чуть выше для такого сложного стека.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Если вы готовы работать с современным стеком LakeHouse и Trino в масштабных проектах, откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
Middle+/Senior Аналитик данных
*💰*260 000 ₽ – 330 000 ₽ на руки
*📌*Условия и бонусы:
Фултайм, удаленно, аутстафф.
*📌*Наши ожидания:
– опыт работы от 4 лет;
– уверенное знание SQL;
– опыт работы с LakeHouse;
– опыт работы с Trino;
– опыт работы с S3;
– опыт работы с Iceberg;
– опыт работы с Airflow;
– уверенное владение Git;
– понимание принципов Data Vault;
– желателен опыт участия в DQ-процессах.
*✍🏼*Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Lakehouse
- Trino
- S3
- Apache Iceberg
- Apache Airflow
- Git
- Data Vault
- Data Quality
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектурных подходов, заявленных в требованиях.
Расскажите о преимуществах и сложностях использования методологии Data Vault в сравнении с классической схемой 'звезда'.
Вакансия предполагает работу с LakeHouse и Iceberg.
В чем заключаются ключевые особенности формата таблиц Apache Iceberg и как он помогает в управлении данными в S3?
Trino является центральным элементом стека.
Как вы оптимизируете сложные SQL-запросы в Trino для работы с большими объемами данных?
Airflow указан как необходимый инструмент для оркестрации.
Опишите ваш опыт создания кастомных операторов в Airflow и как вы организуете мониторинг выполнения DAG-ов.
DQ-процессы упомянуты как желательный навык.
Какие метрики качества данных (Data Quality) вы считаете критически важными для аналитического хранилища?
Похожие вакансии
Python разработчик (DWH/Data Engineer)
DWH аналитик (Middle+/Senior)
Миддл / Сеньор Аналитик-разработчик (рекламная аналитика)
Data инженер
Аналитик 1С MDM/Data Quality (Middle+/Senior)
Аналитик данных Middle+, Senior
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!