Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Системный аналитик DWH
Оценка ИИИнтересный стек технологий и работа с большими данными в ритейле. Однако, оценка снижена из-за крайне долгого периода оплаты (60 дней) и отсутствия названия компании.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к экспертному знанию SQL, опыту работы с MPP-системами и методологиями проектирования (Data Vault, Kimball) на огромных объемах данных. Дополнительную сложность создает длительный цикл оплаты (60 дней).
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанный рейт 1500 руб/час (около 250 000 руб/мес при полной загрузке) соответствует среднему рыночному уровню для Middle+/Senior системного аналитика в РФ, однако условие оплаты через 60 дней является нестандартным и менее привлекательным по сравнению с рынком.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Если вы эксперт в проектировании DWH и готовы работать с миллиардами записей в ритейле, откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
Системный анализ DWH от middle+
• Описание проекта: ритейл
• Рейт: 1500, с НДС
• Локация/Гражданство: без ограничений
• Срок привлечения: бессрочно
• Загрузка: фуллтайм
• Оплата: в течение 60 к.д. с момента подписания акта
• Дата выхода специалиста: asap
Требования к стеку технологий и опыту кандидата:
— Уверенное понимание принципов построения дата-плафторм (DWH, OLAP, Data Lake, Lakehouse)
— Знание методологий проектирования модели данных (Kimball, Data Vault), реальный опыт применения их на практике для проектирования моделей данных
— Навыки работы с большими объемами данных (миллиарды записей, ТБ данных)
— Экспертное знание SQL
— Знание РСУБД (PostgreSQL, Oracle, MS SQL)
— Понимание принципов и опыт работы с MPP-системами (GreenPlum, Clickhouse, Trino)
— Умение анализировать существующие потоки данных, их зависимости (ETL/ELT, Airflow)
— Умение систематизировать слабоструктрированные требования в формате описания витрин данных
— Сильные навыки коммуникации для общения на одном языке с: бизнес-заказчиками, разработчиками, админами)
— Опыт оптимизации сложных запросов
— Грамотная устная и письменная речь
Для Senior дополнительно:
— Навыки планирования и управления рабочим временем
— Навыки постановки задач в смежные подразделения
— Опыт работы с распределенными хранилищами (Hadoop, S3)
Задачи:
— Анализ потребностей бизнеса в подготовленных данных
— Подготовка требований в части методологии расчета показателей
— Проектирование модели данных презентационных и детальных слоев данных
— Поиск релевантных источников данных, профилирование данных в источниках, а также в контуре платформы данных
— Разработка алгоритмов построения витрин данных и объектов детального слоя
— Разработка прототипов в витрин и согласование их с потребителем
— Сопровождение разработки витрин на всех этапах рабочего процесса: разработка потоков, тестирование, UAT, передача на поддержку, решение инцидентов на 3-ей линии поддержки
— Оценка вычислительных ресурсов, необходимых для решения задачи (сайзинг стораджа и компьюта)
— Оценка трудозатрат на выполнение доработок
— Определение логики проверки качества данных и имплементация ее для создаваемых витрин
Откликнуться на запрос: Откликнуться По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- PostgreSQL
- Airflow
- Hadoop
- ETL
- Oracle
- S3
- ELT
- ClickHouse
- OLAP
- Trino
- Data Lake
- Lakehouse
- MS SQL
- DWH
- Greenplum
- Data Vault
- Kimball
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектурных подходов к хранилищам данных.
В каких случаях вы бы предпочли архитектуру Data Vault вместо классической схемы Кимбалла для ритейл-проекта?
Оценка навыков работы с производительностью на больших объемах.
Расскажите о вашем самом сложном кейсе оптимизации SQL-запроса в MPP-системе (например, GreenPlum). Какие инструменты профилирования вы использовали?
Проверка опыта работы с качеством данных.
Как вы выстраиваете процесс Data Quality при проектировании витрин данных? Какие метрики контроля целостности вы считаете обязательными?
Оценка навыков системного анализа и интеграции.
Опишите процесс профилирования данных в новом источнике перед его интеграцией в DWH. На что вы обращаете внимание в первую очередь?
Проверка понимания ETL-процессов.
Как вы проектируете обработку инкрементальной загрузки данных в условиях меняющихся требований бизнеса к историчности?
Похожие вакансии
Senior System Analyst (Websoft HCM)
Ведущий системный аналитик (Интеграции с гос. сервисами)
Системный аналитик КХД (Senior)
System Analyst (Middle)
Системный аналитик (Agentic Engineering) (Senior)
Системный аналитик SQL на проект MERLION (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!