Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior Analytics Engineer
Привлекательная вакансия в современном финтех-стартапе с актуальным стеком технологий и полностью удаленным форматом работы. Высокий балл за четко описанные задачи и использование передовых инструментов (Dagster, dlt).
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованием экспертного владения SQL и специфическим стеком (dbt, Dagster, dlt). Роль предполагает полную ответственность за архитектуру данных и тесное взаимодействие с отделом рисков в финтехе.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior Analytics Engineer в международном финтехе рыночные ожидания составляют от 5000 до 8000 USD. Это соответствует уровню компенсации в компаниях, работающих на глобальном рынке FX/CFD.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Quantango уже сейчас
Присоединяйтесь к Quantango и создавайте архитектуру данных для финтех-платформы нового поколения!
Описание вакансии
🚀 Senior Analytics Engineer в Quantango
Quantango (Quantango Technologies LTD) — это финтех-стартап, основанный в 2024 году, который специализируется на разработке высокоскоростных торговых платформ и решений в сфере FX/CFD. Компания позиционирует себя как разработчика революционных инструментов, призванных изменить механику торговли.
Задачи:
- Design and implement analytics-ready data models using Fact/Dimension tables and semantic layers
- Transform raw datasets into clean, structured marts using dbt as the primary transformation tool
- Ensure absolute consistency and logic alignment between the Data Warehouse (BigQuery) and the BI layer (Metabase)
- Write, test, and optimize complex SQL queries for advanced analytical use cases and reporting
- Leverage Views and Materialized Views to improve performance and optimize BigQuery resource consumption
- Partner with stakeholders, especially the Risk Department, to translate business requirements into robust technical data models
- Support and extend automated data ingestion flows from various sources using dlt
- Manage and monitor the lifecycle of data assets and pipeline dependencies within Dagster
- Define and standardize core business metrics and KPIs at the code level to ensure a “Single Source of Truth”
- Implement automated data quality checks, validation rules, and proactive monitoring at the analytics layer
- Document business logic, data definitions, and KPI catalogs for company-wide data discovery
Требования:
- Expert SQL: Advanced proficiency in SQL, including window functions, complex joins, indexing, and OLAP query optimization; 4+ years
- Data Stack: Mandatory hands-on experience with dbt (models, tests, macros)
- Data Ingestion & Extraction: Practical experience with the dlt (data load tool) library or similar Python-based ingestion frameworks
- Orchestration: Experience managing data workflows with Dagster (preferred) or similar orchestrators such as Airflow or Prefect
- Data Warehousing: Solid understanding of OLTP vs. OLAP and data modeling techniques
- BI Development: Experience designing data sources and interactive dashboards in Metabase, Tableau, or similar tools
- Python: Proficiency in writing clean Python code for data manipulation and pipeline automation
- Engineering Best Practices: Proficiency with Git (Pull Requests, Code Review), CI/CD, and Docker
- Systematic Thinking: Strong attention to detail and the ability to build scalable, logical systems
Условия:
- Remote work schedule
📎 Как откликнуться?
- Вакансия:Откликнуться
- Откликаться в Linkedin или Откликнуться
#data_analyst #senior #FinTech #удаленка
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- SQL
- dbt
- dlt
- Dagster
- BigQuery
- Metabase
- Python
- Git
- Docker
- CI/CD
- Data Modeling
- Tableau
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации ресурсов в облачных хранилищах.
Как бы вы оптимизировали потребление ресурсов и стоимость запросов в BigQuery при работе с очень большими таблицами фактов?
Оценка опыта работы с основным инструментом трансформации.
Расскажите о самом сложном макросе dbt, который вы писали. Какую проблему он решал?
Проверка понимания современных инструментов оркестрации.
В чем, по вашему мнению, основные преимущества Dagster перед Airflow при управлении жизненным циклом активов данных?
Важно для обеспечения качества данных в финтехе.
Как вы организуете процесс автоматизированного тестирования качества данных (Data Quality) на уровне аналитического слоя?
Проверка архитектурного мышления.
Опишите ваш подход к проектированию семантического слоя для BI-инструмента (например, Metabase), чтобы обеспечить единый источник истины для разных отделов.
Похожие вакансии
Middle/Senior Data Analyst
Senior BI-Engineer
Разработчик BI Insight (Senior)
Senior Data Analyst (банк)
Senior Data Engineer
Senior Data Analyst
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!