- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior DWH Аналитик
Оценка ИИИнтересный долгосрочный проект в крупном ритейле с современным стеком технологий (Kubernetes, FastAPI, Superset). Однако отсутствие указанной вилки зарплаты и высокая нагрузка (160 ч/мес) требуют уточнения условий на этапе интервью.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью сочетать глубокие технические навыки (SQL, Python, DevOps инструменты) с пониманием сложных бизнес-процессов ритейла (IBP, S&OP). Проект предполагает высокую нагрузку и ответственность за проектирование архитектуры данных.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана заработная плата, однако для позиции Senior DWH Аналитика с таким широким стеком (SQL, Python, DevOps) рыночные предложения в РФ обычно начинаются от 250 000 рублей. Верхняя граница может достигать 450 000 рублей в зависимости от формы оформления и конкретного опыта кандидата.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Отправьте свое резюме и станьте ключевым звеном в масштабной цифровой трансформации крупнейшего ритейлера!
Описание вакансии
ID 2992
Senior
Локация РФ/РБ
Кол-во специалистов
1
Длительность проекта
до 18.08.2026 с пролонгацией
Объем участия в проекте
Высокая нагрузка
~160 ч/мес
Формат взаимодействия
Удаленно
Требуемая локация специалиста
Любая
Доступность специалиста
по мск
Требуемое гражданство специалиста
любое
Обязательные требования
- Опыт работы с интеграциями и обработкой данных в бизнес-системах;
- Свободное владение SQL (PostgreSQL): сложные запросы, CTE, оконные функции, оптимизация;
- Практические навыки в Python (pandas, psycopg2, Flask/FastAPI) - для ETL и автоматизации;
- Опыт работы с RabbitMQ или другими системами очередей;
- Понимание принципов микросервисной архитектуры и REST API;
- Опыт использования Docker, Git, GitLab CI/CD;
- Аналитическое и системное мышление - способность видеть «большую картину» и проектировать решения;
- Готовность работать в команде с консультантами и моделистами, понимать их задачи и помогать в реализации;
- Опыт работы с системами IBP, S&OP, Demand Planning, Advanced Analytics;
- Понимание бизнес-процессов ритейла: прогнозирование спроса, управление запасами, логистика;
- Опыт с Kubernetes, Apache Superset, Nginx;
- Знание методологий внедрения (Agile, Waterfall), опыт участия в проектах цифровой трансформации.
Задачи на проекте
- Сопровождение заказчика в части конфигурации ИТ-инфраструктуры;
- Настройка и тестирование интеграции продуктов KS со смежными системами;
- Участие в разработке интеграционных схем;
- Участие в подготовке документации в части настроенной интеграции;
- Разворачивание платформы KS на серверном оборудовании Заказчика или в облачной среде;
- Проектирование и разработка внешних подключаемых к платформе KS сервисов (обработка данных, прогнозирование, оптимизация, прочее);
- Проектирование и разработка баз данных, SQL-запросов, хранимых процедур;
- Сопровождение заказчика в части конфигурации ИТ-инфраструктуры;
- Настройка и тестирование интеграции продуктов KS со смежными системами;
- Участие в разработке интеграционных схем;
- Участие в подготовке документации в части настроенной интеграции;
- Разработка ИТ-решения на базе платформы KS (расчётная модель, интерфейсы, процессы и т.д.);
- Тестирование и доработка решения;
- Подготовка обучающих материалов, проектных документов, инструкций;
- Помощь бизнес-архитектору (бизнес-консультанту) в проведении обучения.
Этапы отбора
2 этапа: 1 ТИ и интервью с ПО
Описание проекта и команды
Крупная ритейл компания.
Обязательные условия выхода на проект
При отклике на вакансию просьба указывать полностью ФИО кандидата, дата рождения, локация
*📩 Телеграм для связи:* Откликнуться
*🔗* Подписывайтесь на канал: ⚡️В 2025 грядёт волна перемен, серьезнее СВО. Украина не идёт на мир — сценарий войны меняется. Этот канал в 2022 предсказал доллар по 80₽, ипотеку 30%. Сейчас — прогноз по акциям, крипте и экономике-2025. Кто готов — выстоит. Подпиши | InsideAds
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- PostgreSQL
- Python
- Pandas
- psycopg2
- Flask
- FastAPI
- RabbitMQ
- REST API
- Docker
- Git
- GitLab CI/CD
- Kubernetes
- Apache Superset
- Nginx
- Agile
- Waterfall
- ETL
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации производительности в DWH.
Расскажите о вашем опыте оптимизации сложных SQL-запросов в PostgreSQL. Какие инструменты и подходы (например, анализ плана выполнения) вы использовали для ускорения обработки больших объемов данных?
Оценка навыков разработки ETL и интеграций.
Опишите кейс, где вы использовали Python (Pandas/FastAPI) и RabbitMQ для построения отказоустойчивого процесса обработки данных. Как вы обрабатывали ошибки и обеспечивали целостность данных?
Проверка понимания специфики предметной области.
Как бы вы спроектировали интеграционную схему для передачи данных из ERP-системы в модуль Demand Planning, учитывая необходимость ежедневного пересчета прогнозов?
Оценка опыта работы с инфраструктурой.
Был ли у вас опыт развертывания аналитических платформ в Kubernetes или облачных средах? С какими основными сложностями при настройке Nginx или CI/CD пайплайнов вы сталкивались?
Проверка системного мышления и коммуникаций.
Как вы подходите к сбору требований от бизнес-архитекторов и моделистов при проектировании расчетных моделей в системах класса IBP?
Похожие вакансии
DWH аналитик
Data инженер
Senior Аналитик КХД (DWH)
Аналитик по данным (Senior)
Python разработчик (DWH/Data Engineer)
Аналитик 1С MDM/Data Quality (Middle+/Senior)
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!