Ведущий дата аналитик
Проектировать концептуальные и логические модели данных: сущности, связи, ключи, гранулярность, бизнес-правила;
атол, группа компаний · На сервисе с: 23.09.26 10:22
- Проектировать концептуальные и логические модели данных: сущности, связи, ключи, гранулярность, бизнес-правила;
- Прорабатывать и прототипировать бизнес-витрины: от бизнес-задачи и метрик до структуры данных и постановки на реализацию;
- Проводить профилирование данных, формировать DQ-метрики и правила контроля качества;
- Анализировать источники, выявлять расхождения и ограничения данных;
- Формировать и согласовывать единые правила расчета бизнес-метрик;
- Подготавливать постановки для системного аналитика / разработки и участвовать в приемке результата;
- Самостоятельно работать с заказчиками и неполными требованиями.
- Практический опыт построения логических / концептуальных моделей данных;
- Практический опыт проектирования и прототипирования бизнес-витрин / DWH-витрин;
- Опыт работы с DWH, источниками данных и консолидацией данных;
- Практический опыт Data Quality: профилирование, completeness, consistency, accuracy, uniqueness и другие DQ-проверки;
- Умение самостоятельно определять DQ-правила, пороги и оценивать влияние качества данных на бизнес;
- Опыт формирования и согласования бизнес-метрик;
- Понимание ETL-процессов и жизненного цикла данных: источник → обработка → витрина → метрика;
- Опыт постановки задач на разработку витрин / трансформаций данных;
- Опыт взаимодействия с бизнес-заказчиками, Data Engineers и системными аналитиками.
- Технический стек - SQL, Python, ClickHouse, PostgreSQL, Airflow, ETL /DWH, Superset / Power BI.
Будет плюсом:
- Опыт работы с метаданными, Data Catalog и lineage;
- Опыт Data Governance / Data Management;
- Опыт построения единого семантического слоя и стандартизации бизнес-метрик;
- Опыт работы с высоконагруженными или большими массивами данных.
- Уютный, современный офис в пешей доступности от м. Алексеевская: комфортные рабочие места, зоны для отдыха и вся необходимая техника для эффективной работы;
- Расширенная программа ДМС для тебя и возможность оформить ее на выгодных условиях для членов семьи: визиты врача на дом, стоматология, консультации психолога, а также страховка от несчастных случаев и полис туриста;
- Дополнительные выплаты по больничному до 100% оклада, 3 оплачиваемых day‑off в год, материальная поддержка в сложных жизненных ситуациях и дополнительные выходные дни по особым случаям;
- Формат работы: гибрид;
- Реферальная программа, бонусы за рекомендации кандидатов на открытые вакансии;
- Развитая корпоративная среда: сообщества по интересам (бег, футбол, настолки, велоклуб), тематические мероприятия.
Более подробную информацию о компании и корпоративной культуре ты можешь найти на нашем карьерном сайте career.atol.ru
Похожие вакансии 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.
-
Product Analyst Wooppay
Местоположение: Караганда
Формат работы: Гибрид
Опубликована: ••••••••
Требования:
• Опыт с SQL и продуктовой аналитикой
• Python (pandas/numpy)
• Понимание unit-экономики и финтех-метрик
Контакт: ••••••••
•••••••• опубликована в ••••••••
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.