- Страна
- Россия
- Зарплата
- 350 000 ₽ – 400 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior Data Analyst
Оценка ИИПривлекательная зарплата выше рынка для РФ, удаленный формат и работа с современным стеком (Airflow, PySpark). Из минусов — оформление только через ИП, что может подойти не всем.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких технических знаний стека Big Data (Hadoop, PySpark) и понимания архитектурных подходов вроде Data Vault. Высокая планка ответственности за приемку работы дата-инженеров и формирование DQ-проверок.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная вилка 350 000 – 400 000 руб. на руки находится в верхнем сегменте рынка для Senior Data Analyst в России, где медиана обычно составляет около 300 000 руб. Это конкурентное предложение для специалистов с глубоким знанием Big Data стека.
Сопроводительное письмо
Меня заинтересовала вакансия Senior Data Analyst в Omega Solutions, так как мой опыт работы с экосистемой Hadoop и PySpark полностью соответствует вашим требованиям. Я имею глубокую экспертизу в проектировании витрин данных и работе с моделью Data Vault, что позволит мне эффективно анализировать источники и обеспечивать высокое качество данных в телеком-проекте.
Особое внимание я уделяю коммуникации с заказчиками и формализации требований, что критично для успешной приемки DE-объектов. Мой опыт администрирования Airflow и написания сложных SQL-запросов поможет команде оптимизировать процессы обработки данных. Буду рад обсудить, как мои навыки помогут Omega Solutions в реализации текущих задач.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Omega Solutions уже сейчас
Присоединяйтесь к Omega Solutions и развивайте телеком-проекты, работая с передовым стеком технологий!
Описание вакансии
#вакансия #работа #Data #Analyst #аналитик #Senior #удалёнка #РФ #Россия #Python
🤩Senior Data Analyst ЗП: 350К-400К на руки Формат: Удаленная работа из РФ. Полная занятость
Компания: Omega Solutions Проект: Телеком
💛Требования
- Уверенное владение экосистемой Hadoop и фреймворком PySpark;
- Глубокие знания языка SQL;
- Опыт настройки и администрирования планировщика задач Airflow;
- Уверенное владение языком Python;
- Понимание модели данных Data Vault;
- Навыки работы с системой
♥️Задачи
- Анализ источников данных для последующей интеграции;
- Коммуникация с заказчиками (выяснение детальных требований, условий приемки и т.д.);
- Создание прототипов витрин для пользовательских отчетов;
- Описание объектов в каталоге данных, составление документации в confluence;
- Формирование требований к качеству данных (DQ проверки);
- Приемка разработанных DE объектов согласно критериям, описанным в бизнес-требованиях.
🤝Условия
Оформление по ИП
Дружелюбная атмосфера внутри компании
Развитие через реальные задачи, а не формальные курсы
Возможность предлагать идеи и видеть, как они внедряются
Гибкий график работы и возможность удаленной работы
Оплата за фактически отработанное время
Участие в интересных проектах без лишнего микроменеджмента
🫶Контакт: Откликнуться 🔥 Строй data pipelines, улучшай качество данных и влияй на бизнес-решения
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- PySpark
- Airflow
- Hadoop
- Confluence
- Data Vault
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия требует уверенного владения PySpark для обработки данных в Hadoop.
Расскажите о наиболее сложных оптимизациях PySpark-джобов, которые вам приходилось выполнять для обработки больших объемов данных?
Упоминается понимание модели Data Vault.
В чем основные преимущества использования методологии Data Vault по сравнению с классической схемой 'звезда' в контексте телеком-проектов?
Одной из задач является формирование требований к качеству данных.
Какие ключевые метрики Data Quality вы бы внедрили для контроля целостности данных при интеграции новых источников?
Требуется опыт работы с Airflow.
Как вы организуете обработку ошибок и механизм ретраев в сложных DAG-ах Airflow?
Роль подразумевает плотную коммуникацию с заказчиками и DE-командой.
Опишите ваш процесс приемки объектов от дата-инженеров: на что вы обращаете внимание в первую очередь при проверке соответствия бизнес-требованиям?
Похожие вакансии
DWH аналитик на банковский проект
Data аналитик (Senior)
Data аналитик (Senior)
Senior/middle DWH разработчик / Data Engineer
Data аналитик 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!
- Страна
- Россия
- Зарплата
- 350 000 ₽ – 400 000 ₽