Senior Analytics Engineer
Оценка ИИИнтересный проект в крупной международной компании с современным стеком (dbt, BigQuery, Airflow). Однако, это контрактная роль на 6 месяцев, что может быть минусом для тех, кто ищет долгосрочную стабильность.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к экспертному уровню SQL, опыту работы с BigQuery и dbt в крупных проектах, а также необходимостью проводить сложную миграцию пайплайнов с валидацией данных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для Senior Analytics Engineer на рынках ЕС и СНГ (удаленно) медиана составляет около $5,500 - $7,000. Учитывая проектный характер работы (контракт), ставка может быть выше рыночной.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data Engineering · Multiple locations · Fully Remote
Senior Analytics Engineer
We are looking for a Senior Analytics Engineer:
*🗣 Language Proficiency: Intermediate*
*🧾 Employment type: Full time*
*🌍 Candidate Location: EU, Serbia, Georgia, Armenia, Kazakhstan*
*🕐 Working Time Zone: CET*
*🚀 Start: ASAP*
*🧭 Planned Work Duration: 6 months*
*👥 Customer Description:*
The customer is a global mobility and urban services platform offering transportation, delivery, and on-demand services.
*🧩 Project Description:*
Data delivery and attribution pipeline migration to a core data warehouse platform.
*⚙️ Project Phase:* Ongoing
*💡 Hard Skills / Must Have:*
• 3+ years of Analytics Engineering, DWH Engineering, or Data Analysis experience
• Expert SQL and good Python knowledge for ETL and data processing
• DWH architecture, ODS, data marts, incremental loads, history handling, and deduplication
• BigQuery or similar columnar databases; data mart design and optimisation
• dbt for large incremental projects and Airflow or similar orchestration tools
• Pipeline migration, data parity validation, Git, Data Quality, and Data Governance
• Ability to translate stakeholder needs into data requirements
*✨ Hard Skills / Nice to Have:*
• Mobile or marketing attribution data, ad network cost data, SKAN/ATT, and ad fraud data
• Google Cloud Platform, Cloud Storage, and Dataform
• Lightdash, Looker, or Tableau
*📌 Responsibilities and Tasks:*
• Clarify requirements and implement changes to attribution logic, sources, and data marts
• Lead migration of dbt models, Airflow DAGs, and sources to the core DWH platform
• Build and optimise incremental BigQuery data marts, including recalculations and backfills
• Implement data quality checks and investigate discrepancies
• Analyse external inputs and ensure reliable data delivery
• Participate in testing, validation, releases, and technical documentation
Technology Stack: SQL, Python, BigQuery, dbt, Airflow, Git, Data Warehousing, Data Modeling, ETL/ELT, Data Quality, Data Governance Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Python
- BigQuery
- dbt
- Airflow
- Git
- Data Warehousing
- Data Modeling
- ETL
- ELT
- Data Quality
- Data Governance
- Google Cloud Platform
- Looker
- Tableau
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с основным инструментом трансформации данных в стеке.
Расскажите о вашем опыте оптимизации производительности dbt моделей при работе с большими объемами данных в BigQuery.
Важно понять, как кандидат обеспечивает надежность данных при миграции.
Какие стратегии вы используете для валидации паритета данных (data parity) при переносе пайплайнов из одной системы в другую?
Проверка навыков проектирования хранилищ.
Как вы подходите к проектированию инкрементальных загрузок и обработке дедупликации в колоночных базах данных?
Оценка навыков работы с оркестрацией.
Опишите ваш опыт настройки сложных зависимостей в Airflow DAGs для обеспечения целостности данных при пересчетах (backfills).
Проверка умения работать с бизнес-требованиями.
Как вы переводите абстрактные требования стейкхолдеров в конкретные технические спецификации для витрин данных?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
