Описание
Ищем Data Analyst уровня Middle / Senior, который умеет самостоятельно работать со сложными данными DWH, глубоко понимает логику их формирования и переводит бизнес-задачи в понятные требования к данным и аналитическим витринам.
Задачи
•Проводить глубокий анализ данных, находить закономерности, аномалии и проблемы качества.
•Писать сложные SQL-запросы и строить аналитические выборки и витрины.
•Работать с DWH и Data Lake как потребитель данных.
•Разбираться в ETL/DAG и lineage, понимать логику трансформаций и взаимодействовать с Data Engineer.
•Формулировать требования к витринам и данным, участвовать в приёмке результатов.
•Контролировать качество данных и участвовать в развитии Data Governance.
•Для Senior — задавать стандарты аналитики, методологии и качества данных, проводить code review и менторить коллег.
Требования
•Уверенный SQL: CTE, оконные функции, сложные запросы и базовая оптимизация.
•Опыт работы с DWH и распределёнными СУБД: Greenplum, ClickHouse, Vertica и/или аналогами.
•Понимание моделирования данных: факты, измерения, SCD, star/snowflake.
•Понимание слоёв DWH: staging → core → витрины.
•Умение читать ETL-код и Airflow DAG без необходимости самостоятельно разрабатывать пайплайны.
•Python (Pandas) — для анализа и автоматизации.
•Git — уверенная работа с репозиториями и версионированием.
•Понимание принципов Data Quality, Data Governance и lineage.
•Системное мышление, самостоятельность в принятии решений, опыт проектирования аналитических витрин на уровне требований, развитые навыки наставничества и способность задавать единые стандарты аналитики и качества данных.
Будет плюсом: опыт в финтехе или банкинге — платежи и транзакции, кредиты, расчёты и сверки, риск-метрики, AML/KYC, антифрод.
Условия
Условий в вакансии нет.
