- Страна
- Россия
- Зарплата
- 230 000 ₽ – 270 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Старший аналитик хранилища данных (DWH)
Оценка ИИCDEK — известный бренд с масштабными задачами в логистике, что гарантирует работу с большими данными. Предлагается гибкий формат работы (удаленка) и конкурентная рыночная зарплата, хотя точные цифры не указаны в явном виде.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний архитектуры DWH (Data Vault, 3NF) и уверенного владения SQL, а также опыта работы с разнообразным стеком СУБД (Greenplum, ClickHouse). Высокий порог входа обусловлен необходимостью понимания специфики колоночных БД и процессов ETL/ELT на уровне Senior.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанный в описании диапазон 230 000 – 270 000 ₽ полностью соответствует медиане рынка для Senior DWH аналитиков в России. В крупных тех-компаниях верхняя планка может достигать 350 000 ₽, но для логистического сектора это достойное предложение.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в CDEK уже сейчас
Присоединяйтесь к команде CDEK и станьте ключевым экспертом в развитии современного хранилища данных!
Описание вакансии
Старший аналитик хранилища данных (DWH) в CDEK
*💰*По итогам собеседования (ср. рын. зп 230 000 ₽ – 270 000 ₽)
*📌*Условия и бонусы:
Фултайм, офис или удаленно.
*📌*Наши ожидания:
– Опыт работы от 3 лет в роли аналитика DWH, системного аналитика или аналитика данных
– Уверенное владение SQL на уровне написания сложных запросов.
– Опыт работы с одной или несколькими СУБД (PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum). Понимание отличий между реляционными и не реляционными, строковыми и колоночными БД.
– Знание различных методологий построения хранилищ данных (модели 3НФ, Data Vault и др.), понимание структуры DWH (слои данных), принципов логического и физического моделирования (звезда, снежинка).
– Понимание процессов ETL/ELT.
*✍🏼*Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- PostgreSQL
- ETL
- Data Modeling
- ELT
- ClickHouse
- Greenplum
- Data Vault
- 3NF
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектурных подходов и умения выбирать оптимальное решение для конкретных задач бизнеса.
В каких случаях вы бы предпочли использовать методологию Data Vault вместо классической схемы 'Звезда' (Kimball) при проектировании слоев DWH?
Важно понимать, умеет ли кандидат оптимизировать производительность в зависимости от типа хранилища.
Расскажите о ключевых различиях в оптимизации SQL-запросов для PostgreSQL (строковая) и ClickHouse (колоночная). С какими нюансами вы сталкивались?
Оценка практического опыта в интеграции данных.
Опишите ваш опыт проектирования ETL-процессов: как вы обеспечиваете качество данных (Data Quality) и обрабатываете ошибки при загрузке?
Проверка навыков моделирования данных.
Какие преимущества и недостатки у нормализации данных до 3НФ в контексте современного аналитического хранилища?
Проверка способности работать с большими объемами данных.
