- Страна
- Россия
- Зарплата
- 260 000 ₽ – 310 000 ₽
Senior Data Аналитик / DWH-разработчик
Оценка ИИХорошее предложение для опытных специалистов с четким стеком технологий и прозрачными требованиями. Из минусов — высокая нагрузка и работа только через ИП.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием глубоких знаний MPP-систем (Greenplum), инструментов DBT и Airflow, а также ожидаемой высокой нагрузкой (160 ч/мес).
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата (260 000 – 310 000 руб.) находится в рамках рыночного диапазона для Senior Data-аналитиков/DWH-разработчиков в России, хотя для топовых финтех-компаний верхняя планка может быть выше.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Откликнитесь в TopSelection уже сейчас
Нажмите на кнопку отклика, чтобы присоединиться к команде TopSelection и развивать DWH в крупном ритейле!
Описание вакансии
#vacancy #remote #РФ #Вакансия #DataAnalyst #Senior #DWH #SQL #Python #Airflow #DBT #Greenplum #Удаленка #Ритейл
🔥 Senior Data Аналитик / DWH-разработчик
Ритейл (мебель, e-com) | компания TopSelection
💰 260 000 – 310 000 руб/мес
⏱️ ~160 ч/мес (высокая нагрузка)
🌍 Удалёнка | Гражданство РФ
📃Оформление: по договору ИП
Чем предстоит заниматься:
🛠 Оптимизация и выверка запросов для витрин отчётности
📊 Работа с большими данными в MPP-системах
Кого ищем:
• Понимание теории реляционных баз данных и архитектуры хранилищ данных, включая ключевые структуры и процессы
• Владение методологиями проектирования и построения хранилищ данных
• Знание подходов к формированию управленческой отчётности: умение готовить данные для витрин, выполнять выверки и контролировать целостность информации
• Практическое применение Python в разработке решений для обработки и трансформации данных
• Опыт работы с Airflow и понимание принципов оркестрации ETL‑процессов
• Уверенное владение SQL, в том числе при работе с большими объёмами данных
• Опыт использования DBT для построения и поддержки витрин данных
• Практический опыт работы с ArenadataDB, Postgres и Greenplum; понимание особенностей обработки данных в MPP‑системах
• Навыки оптимизации запросов для повышения производительности и снижения нагрузки на хранилище
• Умение работать в команде по принципам командной разработки, владение Git для контроля версий и совместной работы с кодом
🚀 Если ваш стек совпадает — Откликнуться 🤖📃
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Python
- Airflow
- dbt
- Greenplum
- PostgreSQL
- Arenadata DB
- Git
- ETL
- DWH
- MPP
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики распределенных систем, указанных в вакансии.
Расскажите об особенностях оптимизации SQL-запросов в MPP-системах, таких как Greenplum. Какие нюансы распределения данных (distribution keys) стоит учитывать?
Вакансия требует опыта работы с DBT для построения витрин.
Как вы организуете тестирование качества данных (data tests) и документирование моделей при использовании DBT?
Оценка навыков проектирования ETL/ELT процессов.
Опишите ваш подход к обработке инкрементальных загрузок в Airflow. Как вы обрабатываете ситуации сбоев в середине выполнения DAG?
Важный аспект вакансии — выверка отчетности.
Какие методы вы используете для обеспечения Data Integrity и сверки данных между источником и витриной в DWH?
Проверка владения Python в контексте Data Engineering.
