Описание
Мы развиваем RegTech-проект и корпоративное хранилище данных (DWH), работаем с большими объёмами данных и строим процессы, которые помогают бизнесу получать достоверную и структурированную информацию для принятия решений. Сейчас ищем Junior Data Analyst, который хочет развиваться именно в направлении DWH, Data Quality и аналитики данных. Это не позиция только про Excel и красивые Power BI-дашборды. Основная работа — разобраться, откуда пришли данные, насколько они корректны, как они должны преобразовываться и каким образом формируется итоговый показатель в DWH.
Задачи
•Собирать и анализировать требования от бизнес-пользователей и внутренних заказчиков.
•Анализировать исходные данные из различных систем и источников.
•Проводить профилирование данных и выявлять проблемы качества.
•Работать с SQL для выборки, анализа и проверки данных.
•Участвовать в подготовке Source-to-Target (S2T) mapping.
•Участвовать в разработке и актуализации логических моделей данных.
•Проверять соответствие данных между источником и DWH.
•Выявлять расхождения, дубликаты, пропуски и некорректные значения.
•Формировать правила Data Quality и участвовать в их проверке.
•Работать с процессами ETL/ELT.
•Постепенно осваивать и применять dbt-тесты для контроля качества данных.
•Готовить аналитические выводы и документацию.
•Взаимодействовать с разработчиками, аналитиками и бизнес-пользователями.
Требования
•Уверенное знание SQL: SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING; JOIN; агрегатные функции; подзапросы; желательно — оконные функции.
•Понимание, что такое Data Warehouse; понимание различий OLTP и OLAP; базовое понимание моделей данных; понимание фактов и измерений на базовом уровне.
•Понимание принципов ETL и ELT; понимание того, как данные проходят путь от источника до DWH.
•Понимание основных проблем качества данных; умение находить дубликаты, пропуски, некорректные значения; понимание принципов проверки и сверки данных.
•Базовое понимание Source-to-Target mapping; способность сопоставить поле источника с полем в целевой системе; понимание логики преобразования данных.
•Умение самостоятельно разбираться в данных; способность находить причины расхождений; умение формулировать выводы на основе данных; внимательность к деталям.
•Уверенная работа с Excel; XLOOKUP/VLOOKUP; SUMIFS/COUNTIFS.
Будет плюсом: Python / Pandas / NumPy; PostgreSQL; Git; Power BI; dbt; опыт с ETL-инструментами; опыт работы с DWH; опыт в банковской, финансовой или RegTech-сфере; опыт работы с большими объёмами данных.
Условия
•Работа над реальным RegTech-проектом.
•Погружение в корпоративное DWH.
•Наставничество со стороны опытных специалистов.
•Работа с реальными бизнес- и финансовыми данными.
•Возможность развиваться в направлениях Data Analytics, DWH и Data Quality.
•Профессиональный рост внутри IT-команды.
•Офис в Ташкенте.
•График 5/2, 09:00–18:00.
•Заработная плата: от 8 000 000 сум на руки, в зависимости от уровня подготовки.
