yandex
N
Neoflex
Страна
Россия
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
ГибридПолная занятость

Системный аналитик DWH

ИИОценка ИИ

Сильная вакансия от известного системного интегратора с работой над сложными банковскими проектами. Хороший соцпакет и работа с современным стеком Big Data, однако формат работы предполагает обязательное посещение офиса.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Роль требует глубоких знаний банковской предметной области и архитектуры DWH. Высокий уровень SQL и умение проектировать модели данных делают позицию сложной для кандидатов без профильного опыта в финтехе.

Анализ зарплаты

Медиана250 000 ₽
Рынок180 000 ₽ – 350 000 ₽
ИИОценка ИИ

Зарплата в вакансии не указана, но для системного аналитика DWH уровня Middle+/Senior в банковском секторе Москвы рыночные предложения обычно начинаются от 200 000 до 350 000 рублей. В Саратове уровень зарплат может быть на 20-30% ниже, однако Neoflex часто предлагает конкурентные условия по всей сети филиалов.

Сопроводительное письмо

Меня заинтересовала вакансия Системного аналитика DWH в компании Neoflex. Имея опыт работы с банковскими данными и глубокое понимание архитектуры хранилищ (ODS, DDS, DM), я обладаю необходимыми навыками для проектирования сложных моделей данных и описания детальных маппингов для ETL-разработки. Мой экспертный уровень владения SQL и опыт работы с методологиями моделирования позволяют мне эффективно трансформировать бизнес-требования в технические спецификации.

Я ценю системный подход к работе с данными и понимаю специфику банковской сферы, включая работу с проводками и счетами. Возможность работать над масштабными проектами в команде профессионалов Neoflex и участвовать в развитии современного банковского хранилища полностью соответствует моим карьерным целям. Буду рад обсудить мой опыт и потенциальный вклад в ваши проекты на собеседовании.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Neoflex уже сейчас

Присоединяйтесь к команде Neoflex и проектируйте архитектуру данных для крупнейших банковских систем!

Описание вакансии

🔥Ищем DWH-аналитика, который дружит с SQL лучше, чем с Excel 😊

Привет, коллеги-аналитики и дата-инженеры в душе! 👋

Открыта вакансия Системного аналитика DWH в команду разработки банковского хранилища данных. Ищем специалиста, который не просто пишет запросы, а понимает, как устроены слои данных (ODS, DDS, DM), строит витрины и работает с терабайтами информации.

Важно: Это позиция аналитика на границе с дата-инженерией. Вы не будете писать ETL-пайплайны на продакшене (это делают инженеры), но обязаны понимать, как это работает, чтобы ставить им корректные задачи и контролировать результат.

Чем предстоит заниматься:

📌 Анализировать бизнес-требования и трансформировать их в задачи на разработку слоёв DWH и витрин данных.

📌 Проектировать модели данных (нормализованные/денормализованные, star/snowflake) с учётом производительности и нагрузки.

📌 Писать сложные SQL-запросы для валидации данных, анализа источников и проверки корректности маппингов.

📌 Описывать маппинги и правила трансформации данных для ETL-разработчиков (какие поля откуда берутся, как агрегируются).

📌 Работать с банковским хранилищем — глубокое погружение в кредитные, депозитные или транзакционные данные.

📌 Выполнять роль связующего звена между бизнесом (продуктовые команды) и командой разработки DWH.

Что мы ждём от вас:

🛠 Опыт системного аналитика DWH от 3 лет, обязательно со знанием банковской/финансовой сферы (понимание проводок, счетов, клиентского слоя).

🛠 Экспертный SQL (сложные JOIN'ы, оконные функции, подзапросы, CTE) — работаете с большими данными уверенно.

🛠 Понимание архитектуры DWH: слои, медленно меняющиеся измерения (SCD), факты, справочники.

🛠 Умение писать чистую документацию: ТЗ на разработку слоёв, маппинги, спецификации на API / выгрузки.

🛠 Навыки работы с Big Data стеками: хотя бы на уровне понимания (Hadoop/Hive/Spark/S3) — будет большим плюсом.

🛠 Опыт работы с моделированием в Erwin / Data Vault / подобных нотациях — приветствуется.

Условия и офис:🔥

📍 Локации: Москва (гибридный формат, 4 дня в офисе 1 день удалённо) или Саратов (полная занятость в офисе).

🏢 Офис: современное пространство с лаунж-зонами для отдыха, собственной столовой с корпоративным питанием (завтраки/обеды) и спортивной зоной. Всё для комфортной работы.

💰 Зарплата обсуждаемая, фиксированная (белая)

🏥 ДМС, оплата больничных, корпоративные мероприятия.

📈 Работа с действительно большими объёмами данных и сложным предметным доменом — скучно не будет.

Как попасть к нам?

Если вы ищете не просто «писать запросы», а проектировать решения в сложном банковском DWH и готовы к офисной работе — пишите в личные сообщения / отправляйте резюме на почту Откликнуться

До встречи в команде! Будем строить надёжное хранилище вместе ✈️

#вакансия #DWH #системныйаналитик #SQL #BigData #банк #Москва #Саратов #гибрид #офис #работа

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • SQL
  • DWH
  • ETL
  • Data Modeling
  • Big Data
  • Hadoop
  • Hive
  • Spark
  • S3
  • Erwin
  • Data Vault
  • ODS
  • DDS
  • Data Marts

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка понимания архитектурных паттернов DWH.

Расскажите о типах медленно меняющихся измерений (SCD). В каких случаях вы бы применили SCD2, а в каких — SCD1?

Оценка навыков проектирования моделей данных.

В чем разница между подходами Кимбалла и Инмона? Какой из них более применим для банковского хранилища и почему?

Проверка практических навыков SQL для работы с большими данными.

Как бы вы оптимизировали SQL-запрос, который выполняет JOIN двух таблиц с миллиардами строк? Какие инструменты оптимизации вы знаете?

Оценка понимания процесса ETL и взаимодействия с разработкой.

Опишите структуру идеального маппинга для ETL-разработчика. Какую информацию вы обязательно в него включите?

Проверка знаний банковской специфики.

Как в модели данных DWH лучше всего отразить связь между клиентом, его счетами и транзакциями для обеспечения высокой производительности аналитических отчетов?

Похожие вакансии

более 1000 офферов получено
4.9

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!

N
Neoflex
Россия