О

Senior Analytics Engineer (Semantic Layer)

Join a project where data consistency, analytics scalability, and AI readiness are treated as core business priorities. We are looking for a Senior Analytics Engineer to help build an AI-first semantic layer that standardizes business metr…

ооо sigma software tashkent · На сервисе с: 08.09.26 23:12

Зарплата не указанаУзбекистанТашкентУдалёнка

Join a project where data consistency, analytics scalability, and AI readiness are treated as core business priorities. We are looking for a Senior Analytics Engineer to help build an AI-first semantic layer that standardizes business metrics across dashboards, reporting systems, analytical products, and AI-driven applications.

You will work closely with cross-functional stakeholders and engineering teams to transform raw data into governed business meaning that can be trusted across the organization.

We at Sigma Software offer the opportunity to contribute to large-scale AdTech and analytics initiatives, work with modern data platforms, and influence the future of self-service analytics and AI-powered reporting solutions.

CUSTOMER

Our Customer is a leading technology company operating in the AdTech and digital monetization domain. The company develops scalable self-service advertising and analytics solutions used by enterprise clients worldwide to manage campaigns, reporting, and monetization workflows. The environment combines large-scale data processing, analytics engineering, and AI-driven innovation, with a strong focus on trusted metrics, reporting consistency, and data governance.

PROJECT

The project focuses on building an AI-first semantic layer that standardizes and governs business metrics across analytics platforms, dashboards, reporting systems, and AI-powered applications. The team is developing canonical analytical models to ensure that concepts such as revenue, impressions, campaigns, and advertiser activity are consistently defined and reusable across the organization.

The initiative combines semantic modeling, modern data transformation practices, BI enablement, and AI/LLM-oriented data preparation. The goal is to establish a scalable analytics foundation that supports self-service analytics, trusted reporting, and future customer-facing analytical products.

Job Description

Design and implement scalable semantic modeling approaches for enterprise analytics

  • Build canonical analytical models on top of the core data platform
  • Define and govern business metrics together with Finance, Product, Ad Operations, Sales, and other stakeholders
  • Translate business definitions into robust and tested technical implementations
  • Develop reusable semantic models consumable by BI tools, analytical products, and AI agents
  • Create and maintain dashboards and analytical solutions for internal stakeholders
  • Reconcile critical metrics across operational systems, reporting platforms, and financial data
  • Implement automated testing for metrics, transformations, and business rules
  • Maintain documentation, metadata, and lineage for business definitions and analytical assets
  • Contribute to establishing company-wide data standardization processes
  • Design intuitive datasets optimized for analyst workflows and machine consumption
  • Support the evolution of self-service analytics capabilities
  • Ensure governed metric definitions are consistently used across internal and customer-facing reporting systems

Qualifications

At least 5 years of experience in Analytics Engineering or Data Engineering

  • Strong background in analytics engineering, data modeling, or business intelligence engineering
  • Advanced SQL skills
  • Commercial experience with dbt or similar modern data transformation frameworks
  • Strong understanding of dimensional, canonical, and semantic modeling concepts
  • Experience building production-grade BI solutions and analytical products
  • Experience collaborating with non-technical stakeholders to define business metrics and KPIs
  • Strong understanding of data quality validation, testing, and reconciliation processes
  • Ability to transform ambiguous business concepts into clear technical definitions
  • Hands-on experience implementing semantic or metrics layers
  • Experience in SaaS or AdTech domains
  • Experience working with modern cloud-based data platforms and scalable analytics architectures
  • At least an Upper-Intermediate level of English

WILL BE A PLUS

  • Finance and revenue reconciliation experience
  • Experience with multi-tenant analytics environments
  • Hands-on experience preparing structured data and metadata for AI/LLM consumption
  • Experience building customer-facing analytics and reporting solutions

Additional information

PERSONAL PROFILE

  • Strong analytical and problem-solving mindset
  • Ability to work independently in a fast-paced environment
  • Detail-oriented approach to data quality and business consistency
  • Proactive communication and collaboration skills
  • Ownership mindset and focus on long-term scalability

Похожие вакансии Аналитика данных

hh.ru
ozon производство
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Привет! Это команда Склады, остатки и методы доставки.
Мы работаем над продуктом: Управление логистикой (FBS/realFBS - когда продавец продает с собственного склада). Это раздел в Личном Кабинете продавца, который предоставляет продавцу возможность создавать FBS и realFBS склады, настраивать их методы доставки, проливать остатки, а также управлять различными настройками для корректной работы созданных складов.

Что интересного

  • Отдел (49 человек) состоит из продуктовой команды (системные аналитики и проджект менеджеры) и 4-х кроссфункциональных команд разработки (беки, фронты, инженеры по тестированию).

  • Продукт имеет микросервисную архитектуру с highload - более 20 микросервисов с пиковой нагрузкой в десятки тысяч RPS. Также много интеграций с сервисами смежных команд.

  • Так как мы отвечаем за продукт в маркетплейсе, мы фокусируемся на UX/UI проработке. Необходимо придерживаться продуктового подхода и думать над тем, как улучшить интерфейс и наши системы, чтобы нашим продавцам было еще удобнее использовать Личный кабинет.

  • Аналитик напрямую участвует в принятии решений по продукту и его конечному виду - будет много общения с бизнес-заказчиками, дизайнерами, аналитиками смежных команд и командами разработки отдела.

  • Аналитик полностью отвечает за фичу от момента инициации проекта до внедрения проекта в прод - у нас нет микроконтроля и есть возможность проявить менеджерские качества.

Вы будете

  • Собирать, анализировать и формализовывать бизнес-требования.
  • Проектировать и писать техническую документацию (схемы взаимодействия систем, схемы бизнес-процессов, User story).
  • Презентовать требования команде разработки, консультировать разработчиков на этапе реализации, участвовать в приёмочном тестировании.
  • Ставить задачи в разработку и участвовать в тестировании.
  • Осуществлять поиск проблем, инсайтов в продукте на основе данных.
  • Развивать метрики и систему дэшбордов.
  • Задачи fullstack, примерное соотношение 60% системного анализа и 40% бизнес анализа.
  • Из интеграционного взаимодействия работаем с REST, gRPC, Kafka. Работаем с PostgreSQL, пишем запросы, проектируем БД.

Нам важно

  • Опыт работы в аналогичной или смежной роли, связанной с анализом и проектированием информационных систем, от пяти лет.

  • Умение выявлять, уточнять и структурировать бизнес-требования, консультировать заказчиков.
  • Умение сформулировать функциональные требования из бизнес-требований.
  • Опыт описания требований и сценариев, описания процессов и систем, умение составлять диаграммы UML.
  • Хорошее знание SQL.
  • Опыт работы с микросервисами или представление об их специфике.

  • Знание принципов работы реляционных БД.

  • Опыт работы с REST, Kafka, знание форматов XML и JSON, умение пользоваться Swagger.

  • Будет плюсом умение пользоваться Postman, Charles, DataGrip (или аналогами).

hh.ru
diasoft

Аналитик данных

diasoftНа сервисе с: 24.09.26 18:36
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

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.
hh.ru
водоканал гуп спб
124k–150k ₽РоссияСанкт-ПетербургОфис

ЧТО HУЖНО ДЕЛАTЬ?

  • На основе больших массивов данных формировать планы доходов, поступлений денежных средств и прогноз дебиторской задолженности
  • Проводить аналитическую обработку данных: выявлять отклонения фактических показателей от плановых, определять причины расхождений, формировать персонифицированные планы поступлений и предлагать меры по устранению отклонений.
  • Собирать, структурировать и анализировать отчётность по доходам, поступлениям средств и дебиторской задолженности
  • Поддерживать и настраивать автоматизированные отчётные формы и базы данных с изменяемыми параметрами, оптимизировать процессы обработки объёмных данных и повышать скорость подготовки аналитики.

ЧТО ТРЕБУЕТСЯ ОТ ВАС?

  • Образование высшее (экономика и управление)
  • Стаж работы на сопоставимой позиции
  • Продвинутый уровень работы в Excel
  • Уверенный пользователь сервисов Microsoft Office (Word, Outlook, PowerPoint), Oracle BI

МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:

  • Гарантированный ежемесячный доход от 124 000 до 150 000 рублей до вычета налогов (от 108 500 до 130 500 рублей на руки). Стабильный рост дохода: ежегодная индексация и годовая премия.
  • График работы: пятидневная рабочая неделя 5/2 (с 09:00 до 17:42, в пятницу рабочий день сокращен на час)
  • Место работы: Калининский район, в пешей доступности от ст. метро пл. Ленина
  • Обучение полному циклу работы (за счет средств Предприятия)
  • Бонусы по программе “Приведи друга” за рекомендацию кандидатов
  • Полный пакет ДМС (стоматология, экстренная помощь, плановая госпитализация, амбулаторно-поликлиническая помощь) через год работы на Предприятии
  • Через год работы на Предприятии: ДМС детям в возрасте от 1 года
  • Командообразующие и спортивные мероприятия
  • Неограниченный доступ к образовательному контенту на портале знаний Предприятия
  • Меры социальной поддержки, закрепленные в Коллективном договоре:
- выплата ежегодной премии через год работы на Предприятии
- страхование от несчастных случаев
- дополнительные оплачиваемые дни отпуска
- периодическая реабилитация в профилактории Предприятия (г. Луга)
- материальная помощь при значимых событиях
- денежное поощрение при представлении работников к наградам/званиям и вознаграждение за стаж работы на Предприятии
- надбавка призерам конкурсов профессионального мастерства

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.