Senior Data Analytics Engineer

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).

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.