# Data Analyst (Middle)
Ищем Data Analyst уровня Middle в команду развития банковского хранилища данных (DWH).
Нам нужен специалист, который уверенно владеет аналитикой и SQL, умеет работать с большими объёмами данных и понимает архитектуру корпоративного хранилища, подход Data Vault 2.0 и специфику банковской предметной области.
Особенно ценен практический опыт работы с банковскими сущностями: Главной книгой, сделочной моделью, счетами, проводками, оборотами, остатками и финансовыми показателями, а также понимание принципов их формирования в DWH.
Основные задачи
•Анализ и обработка больших объёмов данных в DWH.
•Написание и оптимизация SQL-запросов в Greenplum.
•Анализ источников данных, выявление взаимосвязей, дубликатов и проблем качества данных.
•Участие в проектировании и развитии моделей данных на основе Data Vault 2.0.
•Анализ бизнес-требований и их трансформация в требования к данным и витринам.
•Проработка маппингов по цепочке: источник → DWH → витрина.
•Участие в разработке и сопровождении бизнес- и аналитических витрин.
•Проверка корректности загрузки данных и проведение сверок между источниками и DWH.
•Автоматизация регулярных процессов обработки данных с использованием Apache Airflow.
•Взаимодействие с разработчиками, архитекторами, бизнес-заказчиками и BI-командами.
•Участие в поиске и устранении проблем качества данных и расхождений.
Что важно знать
Data Vault 2.0
•Понимание основных принципов Data Vault 2.0.
•Понимание назначения и различий Hub, Link и Satellite.
•Знание принципов построения Raw Vault и Business Vault.
•Понимание историчности данных и принципов загрузки изменений.
•Понимание hash key / hash diff и принципов дедупликации.
•Умение читать и анализировать модель данных, построенную по Data Vault 2.0.
•Желателен практический опыт проектирования или разработки объектов Data Vault.
Банковская предметная область
Необходимо понимание базовых банковских процессов и данных:
•Главная книга (ГК);
•сделочная модель;
•бухгалтерские счета и план счетов;
•проводки и корреспонденции счетов;
•дебет и кредит;
•обороты;
•остатки;
•операции и сделки;
•юридические и физические лица;
•продукты и договоры;
•принципы формирования финансовых показателей в DWH.
Большим плюсом будет опыт работы с банковскими АБС и источниками данных, например ЦФТ, а также опыт построения банковских витрин и отчётности.
SQL / Greenplum
•Уверенное знание SQL на уровне Middle.
•Сложные SELECT, JOIN, CTE, оконные функции и подзапросы.
•Понимание принципов работы с большими объёмами данных.
•Умение анализировать планы выполнения запросов.
•Понимание принципов распределения данных и специфики Greenplum.
•Опыт оптимизации SQL-запросов и поиска причин деградации производительности.
•Понимание особенностей партиционирования и распределения таблиц будет плюсом.
Apache Airflow
•Практический опыт работы с Apache Airflow.
•Понимание понятий DAG, task, operator, dependency.
•Умение читать и анализировать существующие DAG.
•Навык создания и сопровождения простых DAG.
•Понимание расписаний, повторных запусков (retries), логирования и контроля ошибок.
•Желательно понимание взаимодействия Airflow с DWH и ETL/ELT-процессами.
Требования к опыту
•2–4 года опыта в Data Analytics, Data Engineering или DWH.
•Уверенное знание SQL.
•Практический опыт работы с Greenplum или другой MPP-СУБД.
•Знание Data Vault 2.0 на уровне уверенного понимания архитектуры и принципов построения моделей.
•Опыт работы с Apache Airflow.
•Опыт работы с большими объёмами данных.
