Альфа-Деньги

Дата аналитик/Дата инженер (риски МСБ)

Коротко

Роль сочетает дата-аналитику (~75%) и инженерную поддержку (~25%) в сфере рисков МСБ: проектирование витрин данных, сложные SQL-запросы, дашборды в Power BI, поддержка ETL/ELT-пайплайнов и работа с Apache Spark/PySpark. Требуется опыт работы с данными от 2 лет, уверенное знание SQL и опыт с хранилищами (Greenplum, ClickHouse, PostgreSQL, Oracle, Hadoop/Hive), Python и BI-инструментами. Компания предлагает гибридный или удаленный график, ДМС и карьерный рост.

Чем предстоит заниматься:
1. Аналитическая работа (ядро роли, ~75%):
•Анализ и профилирование источников данных: DWH, учетные системы, операционные базы, файловые хранилища, API
•Проектирование и развитие аналитических витрин данных для риск-отчетности, мониторинга кредитного портфеля и оценки кредитоспособности
•Разработка и оптимизация сложных SQL-запросов (оконные функции, CTE, сложные join, агрегации, подзапросы) для подготовки данных под отчётность и BI
•Подготовка производительных витрин для BI-систем, отчётности и аналитических сервисов
•Создание и поддержка отчётов и дашбордов в Power BI
•Взаимодействие с риск-менеджерами, BI-разработчиками, владельцами источников данных
•Контроль качества данных: валидация, проверка целостности, устранение расхождений в отчётности
2. Инженерная поддержка (второстепенная роль, ~25%):
•Участие в разработке и поддержке ETL/ELT-пайплайнов совместно с дата-инженерами
•Написание вспомогательных скриптов на Python для автоматизации обработки данных и рутинных задач
•Работа с Apache Spark / PySpark для чтения, трансформации и агрегации больших объёмов данных (на уровне поддержки и доработки существующих задач)
Наши пожелания к кандидатам:
•Высшее образование
•Опыт работы с данными от 2-х лет, желательно в банковской, финансовой, продуктовой сфере или сфере рисков
•Уверенное знание SQL: оконные функции, CTE, сложные join, агрегации, подзапросы, работа с большими таблицами
•Опыт работы с Greenplum / ClickHouse / PostgreSQL / Oracle / Hadoop/Hive, Trino/Presto или аналогичными хранилищами и аналитическими СУБД
•Опыт разработки и внедрения ETL/ELT-процессов и построения регулярных пайплайнов
•Опыт работы с Apache Spark / PySpark для чтения, трансформации и агрегации больших объемов данных
•Знание Python для автоматизации, обработки данных и написания вспомогательных скриптов
•Опыт работы с Apache Airflow / Dagster / Prefect или аналогичными инструментами оркестрации
•Опыт работы с BI-инструментами: Tableau / Power BI / Qlik / Yandex DataLens / Apache Superset
•Понимание принципов построения DWH, Data Mart, staging-слоев, агрегированных витрин и аналитических слоев данных
•Будет плюсом понимание риск-метрик, кредитного процесса МСБ и структуры банковских данных
•Будет плюсом опыт использования AI-инструментов для ускорения разработки, подготовки документации и анализа кода
Что мы предлагаем:
•Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования
•Возможность гибридного или удаленного графика работы
•Карьерный рост: ты будешь понимать, что нужно сделать для перехода на другой уровень
•Чувство локтя: дружелюбная атмосфера и команда лучших профессионалов, которые готовы делиться с тобой экспертизой
•Забота о твоем здоровье: программа ДМС, куда входит стоматология и обслуживание в лучших клиниках города, скидки на абонементы в фитнес-клубы, неформальные спортивные сообщества
•Возможности для разнообразного досуга: скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны и бары, в магазины и салоны красоты

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте