H
HireSeeker
алфарма

BI Analyst / Analytics Engineer (Python + ClickHouse + Qlik Sense)

алфарма · Москва · 1 день назад

Зарплата не указанаoffice
Открыть на hh.ru

О вакансии

Компания развивает корпоративную аналитическую витрину данных. На текущий момент бизнес-логика расчёта показателей реализована в скриптах загрузки Qlik Sense и SQL-представлениях на стороне MS SQL Server. Решение остаётся работоспособным, однако плохо масштабируется, затрудняет тестирование и системный контроль версий. Мы переходим к новой архитектуре: ядром аналитики становится витрина данных на ClickHouse, бизнес-логика реализуется в Python-кодовой базе с применением ООП, модульной структуры, code review, тестов и AI-ассистентов. Qlik Sense сохраняет роль слоя визуализации поверх готовых витрин.

Мы ищем специалиста, способного работать с обоими слоями: проектировать витрины и реализовывать к ним Python-логику, а также собирать на их основе отчёты в Qlik Sense или другом BI-инструменте.

Стек | Слой | Используемые технологии | |---|---| | Хранилище | ClickHouse 24.10 | | ETL и оркестрация | Python, Dagster | | Backend и API | Django, Django REST Framework | | Источники | MS SQL Server — промежуточный слой с view и таблицами, сформированными из баз 1С, Headway, Битрикса и других внутренних веб-проектов | | BI | Qlik Sense | | Инфраструктура | Docker Compose, Linux, GitLab CI | | AI-разработка | Cursor, Claude Code, GitHub Copilot |

Зоны ответственности:

  • Проектирование витрин данных (raw / dim / fact слои) и поддержание модели данных в ClickHouse
  • Разработка ETL-пайплайнов на Python и Dagster
  • Поэтапный перенос бизнес-логики из скриптов Qlik Sense и SQL-представлений в Python-кодовую базу с покрытием тестами и code review
  • Разработка и поддержка отчётов и дашбордов в Qlik Sense поверх готовых витрин
  • Соблюдение инженерных практик: модульная архитектура, тесты, PR-ревью, контроль версий
  • Применение AI-ассистентов в составе рабочего процесса
Требования:
  • Уверенное владение Python. Понимание ООП, опыт проектирования модульного кода с разделением на классы и слои. На технической части собеседования фокус на структуре решения, а не на синтаксисе.
  • Сильный SQL. Сложные запросы, CTE, оконные функции, понимание планов исполнения. Опыт работы хотя бы с одним аналитическим движком в продакшене: PostgreSQL, ClickHouse, Vertica, Greenplum, BigQuery, Snowflake.
  • Опыт работы с BI-инструментами. Qlik Sense — предпочтительно. Power BI, Tableau, Superset или Metabase также рассматриваются при готовности освоить Qlik (команда обеспечит онбординг).
  • Понимание моделирования данных. Star schema, slowly changing dimensions, нормализация и денормализация, идемпотентность пайплайнов.
  • Опыт командной работы с Git. Регулярные PR, code review, разрешение merge-конфликтов. Преимуществом будет - Опыт продакшен-эксплуатации ClickHouse: знание движков (MergeTree, ReplacingMergeTree, AggregatingMergeTree), партиционирования, materialized views
  • Работа с asset-ориентированными и декларативными оркестраторами: dbt, Dagster, Prefect, Airflow с asset-DAG - Опыт обработки объёмов от 10 млн строк, понимание производственных ограничений ETL - Опыт миграции бизнес-логики из BI-скриптов в полноценную кодовую базу - Регулярное использование AI-ассистентов (Cursor, Claude Code, Copilot) в процессе разработки
  • Базовые навыки DevOps: Docker, работа с Linux-логами, понимание сетевого взаимодействия
  • Python-инструменты для работы с данными: polars, pyarrow, pandas - Опыт интеграций с MSSQL через pymssql или SQLAlchemy
Мы предлагаем:
  • Возможность с нуля построить современную архитектуру аналитики, без накопленной legacy-нагрузки
  • Свобода в выборе инструментов в рамках согласованного стека
  • Регулярное code review и инженерная культура разработки
  • Поддержка использования AI-инструментов в рабочем процессе
  • Корпоративную культуру, построенную на уважении и доверии.
  • Получение опыта в уникальной фармацевтической компании.
  • Работу в команде высококвалифицированных и ответственных профессионалов, работающих над продвижением инновационных и воспроизведенных лекарственных средств.
  • Достойную заработную плату (мы готовы обсуждать уровень дохода).
  • Полугодовые премии при достижении показателей KPI.
  • Гибкое начало рабочего дня.
  • Оплачиваемые обеды.
  • ДМС после испытательного срока.
  • Возможность карьерного и профессионального роста.
  • Уникальные программы обучения, включая возможность индивидуального коучинга.