Системный аналитик (DWH / Data Platform)
Оценка ИИПривлекательная вакансия для опытных аналитиков данных с конкурентной зарплатой и возможностью удаленной работы. Проект долгосрочный, что гарантирует стабильность, а стек технологий актуален для современного рынка Big Data.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует глубоких технических знаний в области архитектуры DWH, стека Hadoop и специфики MPP-систем (Greenplum, ClickHouse). Высокая сложность обусловлена необходимостью совмещать навыки системного анализа с глубоким пониманием ETL и SQL.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата от 200 000 ₽ соответствует нижней границе рыночного диапазона для Senior-специалистов в области DWH в России. Опытные системные аналитики с глубоким знанием Greenplum и Hadoop на рынке часто претендуют на суммы до 300 000 - 350 000 ₽.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*📎* Ищем Системного аналитика (DWH / Data Platform)
ЗП: от 200 000 ₽
Формат: удалённо
Локация: РФ
Проект: долгосрочный
!!! Просьба откликаться специалистов только с опытом в DWH
Задачи:
• Сбор и формализация бизнес-требований к аналитической платформе и её сервисам: анализ имеющейся документации (БФТ и др.), интервьюирование заказчиков;
• Разработка архитектуры решения, описание её в соответствующих документах и согласование с бизнес-заказчиком, подразделениями развития и эксплуатации, другими участниками проекта;
• Взаимодействие с разработчиками, специалистами по анализу и работе с данными, предоставление информации, необходимой для реализации решений;
• Взаимодействие с разработчиками по вопросам приёмо-сдаточных испытаний, предоставление информации для разработки тест-кейсов, при необходимости — участие в ревью тест-кейсов;
• Участие в разработке проектной документации;
• Анализ влияния планируемых доработок на зависимые объекты, в том числе объекты BI.
Требования:
*✔️* Высшее образование в области информационных технологий или телекоммуникаций;
*✔️* Предыдущий опыт работы в качестве системного или бизнес-аналитика, разработчика;
*✔️* Понимание принципов работы основных компонентов платформ Oracle Exadata и Greenplum;
*✔️* Понимание основных принципов проектирования структур данных в DWH и подходов к разработке ETL для Oracle Exadata и Greenplum;
*✔️* Базовое понимание архитектуры Hadoop, опыт использования Hive, Sqoop, Impala, Trino;
*✔️* Хорошие знания в области чтения и написания сложных SQL-запросов в Oracle, Greenplum, ClickHouse с учётом их особенностей;
*✔️* Владение CASE-средствами проектирования;
*✔️* Опыт миграции хранилища данных на MPP-решения (Greenplum, ClickHouse);
*✔️* Знание инструментов BI-визуализации (SAP BO, Qlik Sense или аналогов) на уровне построения запросов и понимания различий принципов их работы;
*✔️* Аналитический склад ума, умение ясно и структурно формулировать свои мысли устно и в документах.
*📩* Отклик: Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- DWH
- Data Platform
- Oracle Exadata
- Greenplum
- ETL
- Hadoop
- Hive
- Sqoop
- Impala
- Trino
- SQL
- ClickHouse
- CASE tools
- SAP BusinessObjects
- Qlik Sense
- BI
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектурных различий систем, указанных в требованиях.
В чем заключаются ключевые различия в оптимизации SQL-запросов для Oracle Exadata и Greenplum?
Оценка опыта работы с Big Data стеком.
Опишите ваш опыт использования Trino или Impala для доступа к данным в Hadoop: в каких случаях вы выберете тот или иной инструмент?
Проверка навыков проектирования ETL-процессов.
Какие подходы к проектированию слоев DWH (ODS, DDS, Marts) вы считаете наиболее эффективными при миграции с классических РСУБД на MPP?
Оценка умения работать с бизнес-требованиями.
Как вы подходите к анализу влияния (impact analysis) изменений в источнике данных на существующие BI-дашборды?
Проверка владения инструментарием проектирования.
Какие CASE-средства вы использовали для моделирования данных и как вы документируете логические и физические модели?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
