Financial Data Analyst

Мы ищем опытного Financial Data Analyst , который возьмет на себя задачи по проектированию финансовых и бизнес-метрик, работе с распределенными базами данных, подготовке ad-hoc исследований и A/B-тестам.

adviva · На сервисе с: 02.09.26 14:58

Зарплата не указанаКазахстанАстанаУдалёнка

Открыть на hh.ru

Мы ищем опытного Financial Data Analyst, который возьмет на себя задачи по проектированию финансовых и бизнес-метрик, работе с распределенными базами данных, подготовке ad-hoc исследований и A/B-тестам.

Если вы умеете превращать сырые массивы данных в прозрачные витрины и понятную бизнесу отчётность, оптимизируете SQL-запросы «на лету» и привыкли доводить задачи до результата — ждём ваш отклик!

🎨 Чем предстоит заниматься (Обязанности):

Витрины данных и автоматизация: проектирование, построение и поддержка витрин данных, автоматизация регулярной финансовой и операционной отчётности.
Сложные SQL-запросы: написание и оптимизация SQL-запросов (ClickHouse), работа с распределёнными и шардированными архитектурами данных.
Анализ на Python & Ad-hoc: обработка и сборка данных на Python (pandas), проведение Ad-hoc исследований под ключевые запросы бизнеса.
Метрики и документация: проектирование бизнес- и финансовых метрик, разработка логики расчётов, документирование источников данных и цепочек трансформации.
Data Quality: регулярная валидация качества данных, поиск и устранение расхождений между различными источниками.
A/B-тестирование: дизайн, расчёт, проведение и глубокая интерпретация результатов A/B-тестов для проверки продуктовых и гипотез.
Презентация результатов: кросс-функциональное взаимодействие с продуктовыми и финансовыми командами, защита выводов и рекомендаций перед бизнесом.

🎯 Что для нас важно (Требования):

Уверенный SQL: глубокое понимание структуры баз данных, опыт работы с ClickHouse и понимание шардированных/распределенных архитектур (будет большим плюсом).
Python для аналитики: уверенный опыт работы с библиотекой pandas и проведение исследований в среде Jupyter Notebook.
BI & Дашборды: практический опыт построения понятной и отказоустойчивой BI-отчётности (Superset, PowerBI, Tableau и др.).
Метрики и декомпозиция: понимание ключевых продуктовых и бизнес-метрик, умение переводить абстрактные задачи бизнеса в конкретную логику расчётов.
Статистика и A/B-тесты: понимание математической статистики, практический опыт проведения A/B-тестов.
Самостоятельность: умение вести задачу от этапа постановки до финальной презентации результата, аккуратность и скрупулезность при работе с финансовыми данными.

🚀 Что мы предлагаем (Условия):

Масштабные данные: возможность работать с большими распределенными массивами данных и высоконагруженной аналитической инфраструктурой.
Формат работы: 100% удаленный формат.
Профессиональный стек: современные инструменты (ClickHouse, Python, BI, Git).

📩 Как откликнуться:

В сопроводительном письме, пожалуйста, укажи:

Имеешь ли опыт работы с ClickHouse?
Какие BI-системы и библиотеки Python чаще всего используешь в работе?
Опиши пример самой интересной Ad-hoc задачи или A/B-теста из своего опыта.

Открыть на hh.ru

Статьи для Аналитика данных

Основные задачи:

Анализировать источники данных: ERP-системы, API, базы данных, файлы, event-шины и Kafka;
Выявлять и формализовывать требования внутренних и внешних заказчиков к данным и аналитике;
Участвовать в проектировании аналитических витрин и моделей данных;
Описывать состав показателей, правила расчёта, связи между сущностями и требования к качеству данных;
Готовить SQL-прототипы, выборки и технические задания для команд Data Engineering;
Выполнять профилирование данных и анализ расхождений между источниками;
Участвовать в проверке полноты, актуальности, непротиворечивости и корректности данных;
Принимать участие в тестировании и валидации витрин, пайплайнов и интеграций;
Анализировать результаты обработки данных в Spark, Starrocks, Trino или аналогичных SQL-движках;
Поддерживать документацию по источникам, моделям, витринам и правилам трансформации;
Взаимодействовать с заказчиками, аналитиками, разработчиками, инженерами данных и архитекторами.

Обязательные требования:

Опыт работы дата-аналитиком, DWH-аналитиком, системным аналитиком или аналитиком витрин данных;
Уверенное знание SQL;
Опыт анализа данных из нескольких источников;
Понимание принципов построения DWH, Data Lake или Lakehouse;
Опыт работы с Apache Iceberg, Parquet и объектными S3-хранилищами;
Опыт работы с Apache Spark, Spark SQL или PySpark;
Знание Python для анализа и автоматизации;
Понимание слоёв данных, витрин, агрегатов и ETL/ELT-процессов;
Опыт подготовки требований, спецификаций или технических заданий;
Умение описывать правила расчёта показателей и преобразования данных;
Опыт профилирования и проверки качества данных;
Понимание принципов работы пакетных и потоковых загрузок;
Умение взаимодействовать с бизнес-заказчиками и техническими командами.

Будет преимуществом:

Опыт работы в банках, страховых, инвестиционных или других финансовых компаниях;
Опыт работы с Impala, Trino, Hive, Greenplum или аналогичными движками;
Опыт работы с API, event-шинами и потоковыми данными;
Опыт работы с Kubernetes на уровне понимания среды исполнения;
Знание инструментов визуализации данных;
Опыт работы с Data Quality, Data Governance или Data Catalog.

МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:

Полную занятость, график работы 5/2. Гибкое начало рабочего дня.
Гибридный формат работы (не менее 1-го дня в неделю из офиса, 4 дня дистанционно) для городов: Москва, Санкт-Петербург, Ярославль, Чебоксары, Воронеж, Самара, Пермь, Уфа.
Оформление по ТК РФ, бессрочный трудовой договор.