Задачи
•Анализировать и профилировать источники данных: DWH, учётные системы, операционные базы, файловые хранилища, API
•Проектировать и развивать аналитические витрины данных для риск-отчётности, мониторинга кредитного портфеля и оценки кредитоспособности
•Разрабатывать и оптимизировать сложные SQL-запросы с оконными функциями, CTE, сложными объединениями, агрегациями и подзапросами
•Подготавливать производительные витрины для BI-систем, отчётности и аналитических сервисов
•Создавать и поддерживать отчёты и дашборды в Power BI
•Взаимодействовать с риск-менеджерами, BI-разработчиками и владельцами источников данных
•Контролировать качество данных: проводить валидацию, проверять целостность и устранять расхождения в отчётности
•Участвовать в разработке и поддержке ETL/ELT-пайплайнов совместно с дата-инженерами
•Писать вспомогательные скрипты на Python для автоматизации обработки данных и рутинных задач
•Работать с Apache Spark и PySpark для чтения, трансформации и агрегации больших объёмов данных на уровне поддержки и доработки существующих задач
Требования
•Высшее образование
•Опыт работы с данными от 2 лет
•Уверенное знание SQL: оконные функции, CTE, сложные объединения, агрегации, подзапросы и 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 и PySpark для чтения, трансформации и агрегации больших объёмов 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 или Apache Superset
•Понимание принципов построения DWH, Data Mart, staging-слоёв, агрегированных витрин и аналитических слоёв данных
•Будет плюсом: опыт в банковской, финансовой, продуктовой сфере или сфере рисков, понимание риск-метрик, кредитного процесса МСБ и структуры банковских данных, опыт использования AI-инструментов для ускорения разработки, подготовки документации и анализа кода
Условия
•Возможность гибридного или удалённого графика работы
•Размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования
•Программа ДМС, включая стоматологию и обслуживание в лучших клиниках города
•Скидки на абонементы в фитнес-клубы
•Неформальные спортивные сообщества
•Скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, рестораны и бары, магазины и салоны красоты
