Middle Data Analyst (DWH)
Локация: РФ строго
Важно:
•Частичное оформление на ставку в банк
•На оформление нужно будет приехать в офис 1 раз
•Работа удаленная, проект длительный
•СБ и подготовка доступов (2 недели +-)
О роли
Ищем Data Analyst уровня Middle в команду развития банковского хранилища данных. Нужен специалист, который уверенно работает с SQL и большими объемами данных, понимает архитектуру DWH и принципы Data Vault 2.0, а также ориентируется в банковской предметной области. Важна способность не просто анализировать данные, а разбираться в их происхождении, логике формирования и корректном представлении в хранилище и витринах.
Что предстоит делать
•Анализировать и обрабатывать большие объемы данных в DWH.
•Писать и оптимизировать SQL-запросы в Greenplum.
•Исследовать источники данных, выявлять взаимосвязи, дубликаты и проблемы качества данных.
•Участвовать в развитии и анализе моделей данных на основе Data Vault 2.0.
•Трансформировать бизнес-требования в требования к данным, витринам и логике загрузок.
•Прорабатывать маппинги: источник → DWH → витрина.
•Проверять корректность загрузки данных, проводить сверки между источниками и хранилищем.
•Участвовать в разработке и сопровождении бизнес- и аналитических витрин.
•Автоматизировать регулярные процессы обработки данных с использованием Apache Airflow.
•Взаимодействовать с разработчиками, архитекторами, бизнес-заказчиками и BI-командами.
•Участвовать в поиске причин расхождений и устранении проблем качества данных.
Требования
•Опыт работы в Data Analytics / Data Engineering / DWH от 2 до 4 лет.
•Уверенный SQL: JOIN, CTE, оконные функции, подзапросы, сложные SELECT.
•Практический опыт работы с Greenplum или другой MPP-СУБД.
•Понимание принципов построения корпоративного хранилища данных.
•Уверенное понимание Data Vault 2.0: Hub, Link, Satellite, Raw Vault, Business Vault, историчность, hash key / hash diff, дедупликация.
•Опыт работы с Apache Airflow: DAG, task, dependency, retries, логирование, контроль ошибок.
•Опыт работы с большими объемами данных и оптимизацией запросов.
•Понимание банковской предметной области: главная книга, счета, проводки, дебет/кредит, обороты, остатки, сделки, договоры, финансовые показатели.
•Способность самостоятельно разобраться в задаче, исследовать данные и предложить решение.
Будет плюсом
•Опыт работы с банковскими АБС, в том числе ЦФТ.
•Понимание главной книги и сделочной модели на практическом уровне.
•Опыт построения банковских витрин и отчетности.
•Опыт работы с PowerDesigner или другими CASE-средствами моделирования.
•Знание Kimball / 3NF в дополнение к Data Vault.
•Опыт работы с BI-системами.
•Python на базовом или среднем уровне.
•Опыт работы с Git.
•Понимание metadata-driven подхода к построению DWH.
