Senior Data Analyst

Описание вакансии

#вакансия #fulltime #Ереван #Армения #финтех #банк #senior #Data #analyst #DataAnalyst #Գործկա

*💼 Компания*: ITQuick

*🌎 Локация:* Армения

*👨🏻‍💻 Формат*: гибрид

*🕝 Занятость:* Полная

*💰 ЗП:* 300-400 тыс. руб.

\* Рассматриваем граждан РФ и Армении, которые проживают на территории Армении.

*✅Находимся в поиске Senior Data Analyst в Армении.*

*💼*О проекте:

Мы строим Customer Intelligence & Personalization Platform для экосистемы бизнесов в Армении. В основе — Golden Record: единый профиль клиента, объединяющий данные банка, продуктов экосистемы и внешних источников. Поверх него строятся Customer 360, сегментация, scoring и персонализированные предложения.

*🦸*Задачи роли:

Предстоит спроектировать слой между сырыми данными core banking системы и витринами платформы. Источник слабо документирован: часть значений закодирована, часть бизнес-логики реализована в коде и хранимых процедурах, две внешне одинаковые записи могут быть собраны разными алгоритмами из разных таблиц.

Нужен человек, который разберёт этот источник и превратит его в осознанную модель данных: что откуда берётся, что на что влияет, какое поле что означает.

*⚙️*Что предстоит делать:

● Исследовать core banking систему, legacy- и внешние источники, восстанавливать их семантику.

● Идти от целевой витрины к источнику: определять, из каких таблиц и по какой логике собирается каждый атрибут.

● Разделять случаи, когда одинаковые по виду данные получены разными путями, и фиксировать правила выбора.

● Описывать модель данных и метаданные: сущности, связи, grain, ключи, историчность.

● Формировать требования к витринам для сегментации, scoring и рекомендаций.

● Писать SQL-исследования и прототипы трансформаций, проверять гипотезы на данных.

● Выяснять смысл данных напрямую у сотрудников банка — это постоянная часть работы.

О бэкграунде:

Важно, какие задачи вы решали — приходили в незнакомую недокументированную систему и разбирались сами, восстанавливали бизнес-смысл данных, строили модель с нуля и доводили исследование до работающей витрины.

*‼️*Если вы работали дата-инженером и значительную часть времени тратили на то, чтобы понять, что лежит в источнике, — это наш профиль. Если получали готовые чистые витрины — скорее нет.

*🏆*AI-native подход:

Мы используем AI-native подход и ожидаем того же от кандидата: AI-инструменты применяются для разбора legacy, анализа схем, написания SQL и документирования.

*🛠*Требования:

● Сильный SQL: оконные функции, сложные join-цепочки, анализ качества и распределений.

● Опыт реверс-инжиниринга плохо документированных источников.

● Понимание data modelling: сущности, grain, ключи, историчность, master entities.

● Опыт работы с банковскими или fintech-данными (Core banking (особенно ArmSoft) / legacy banking systems, Customer 360) или опыт разбора сырых банковских данных о клиентах и продуктах из плохо документированных систем с целью производства маркетинговой и финансовой аналитики.

● Python на уровне исследования данных.

● Способность самостоятельно довести задачу «вот сырьё, вот целевая витрина» до результата.

● Проактивность: готовность выяснять смысл данных у людей, а не ждать документации.

● Git, Linux, опыт работы в закрытых Dev/UAT-контурах.

*🎯*Будет плюсом:

· Знание армянского языка

· Методологии матчинга и дедупликации

· Опыт с Data Vault 2.0

· Опыт с DBT или аналоги

· PII, маскирование, RBAC

· Опыт в регулируемом on-premise контуре

· Экспертиза в ML, ML Ops

*🤝*Условия:

Взаимодействие по ИП**

**Локация - Армения

Формат работы - гибрид**, готовность работать из офиса банка до 3 раз в неделю.

*📩* Контакт: Откликнуться