- Страна
- Армения
- Зарплата
- 350 000 ₽ – 400 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior Data Analyst в банк в Ереване
Оценка ИИИнтересный проект по созданию DWH с нуля в банковском секторе с конкурентной для региона зарплатой. Однако необходимость обязательной релокации и работа через ИП могут подойти не всем кандидатам.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена строгим требованием к банковскому опыту (2-3 года), глубоким знанием архитектуры DWH и необходимостью обязательной релокации в Ереван. Проект предполагает создание системы с нуля, что требует высокого уровня ответственности.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата в 350 000 – 400 000 ₽ гросс является выше среднего для рынка Армении, но соответствует уровню Senior-специалиста с узкой банковской экспертизой при условии релокации. На международном рынке для Senior Data Analyst в финтехе вилка может быть шире, но для локального банковского сектора это сильное предложение.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Присоединяйтесь к амбициозному проекту по созданию DWH в ведущем банке Еревана — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
*🚀 Senior Data Analyst в банк в Ереване*
Проект — создание корпоративного DWH в банке для унификации, качества и скорости доступа к данным, поддержки отчётности и продвинутой аналитики.
Требования:
- 6+ лет в роли Data Analyst на масштабных проектах, из них 2–3 года в банке обязательно;
- Опыт анализа транзакций клиентов для выводов о поведенческом паттерне в маркетинговых целях;
- Глубокое понимание DWH банка;
- Продвинутый SQL;
- Понимание ETL / ELT-паттернов;
- Английский — чтение документации и деловая переписка.
Условия:
- Локация: Ереван (строго Ереван, релокация обязательна);
- Формат работы: гибрид (только гибрид);
- ЗП: 350 000 – 400 000 ₽ гросс;
- Оформление: ИП.
*📎* Как откликнуться?
• Вакансия: Откликнуться
• Рекрутер: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Data Analysis
- SQL
- ETL
- ELT
- Banking
- DWH
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики банковских данных и архитектуры DWH.
Опишите типичную структуру Core-слоя в банковском DWH: какие основные сущности там должны присутствовать?
Оценка опыта в маркетинговой аналитике, указанного в требованиях.
Какие метрики и алгоритмы вы использовали для сегментации клиентов на основе их транзакционной активности?
Проверка технических навыков работы с данными.
Расскажите о самом сложном SQL-запросе или процедуре, которую вы оптимизировали. С какими проблемами производительности вы столкнулись?
Оценка понимания процессов интеграции данных.
В чем принципиальная разница между ETL и ELT подходами при построении корпоративного хранилища, и какой из них вы бы рекомендовали для данного проекта?
Проверка навыков обеспечения качества данных.
