- Страна
- Россия
Senior Data Analyst
Оценка ИИПозиция предлагает работу с современным стеком технологий (PySpark, Airflow, Data Vault) и полную удаленку по РФ. Однако отсутствие информации о компании и уровне заработной платы в тексте объявления снижает общую привлекательность.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких технических знаний стека Big Data (PySpark, Hadoop) и понимания сложных архитектурных подходов, таких как Data Vault. Высокий уровень ответственности за приемку работы дата-инженеров и контроль качества данных повышает порог входа.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана заработная плата, однако для позиции Senior Data Analyst со стеком PySpark и Airflow на российском рынке медиана составляет около 280,000 - 350,000 рублей. Предложения для специалистов такого уровня в финтехе или ритейле могут достигать 450,000 рублей.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Senior Data Analyst
#SeniorDataAnalyst #DataAnalyst #Senior #Удаленно #РФ
Требования:
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. 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.
Локация:📍Удалённо, РФ.
Контакт для отклика: Откликнуться
Про карьеру, рост и ценность себя: @jobstobeloved
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Python
- PySpark
- Hadoop
- Airflow
- Data Vault
- Confluence
- Data Quality
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия требует понимания модели данных Data Vault.
Расскажите о преимуществах и недостатках архитектуры Data Vault по сравнению с классической схемой 'Звезда'. В каких случаях вы бы рекомендовали использовать DV?
Указано требование уверенного владения PySpark.
Как вы оптимизируете PySpark джобы при работе с большими объемами данных? Расскажите про механизмы caching, partitioning и борьбу с data skew.
В требованиях есть настройка и администрирование Airflow.
Опишите ваш опыт работы с Airflow: какие операторы вы чаще всего используете и как организуете обработку ошибок в сложных DAG?
Аналитик должен формировать требования к качеству данных (DQ).
Какие ключевые метрики качества данных (Data Quality) вы считаете критичными для витрин отчетности и как вы автоматизируете их проверку?
Роль подразумевает коммуникацию с заказчиками и DE-командой.
Опишите процесс приемки данных от DE-команды: на что вы смотрите в первую очередь и как фиксируете несоответствие бизнес-требованиям?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
