Обязанности:
Добрый день!В связи с расширением пула проектов, ищем Data / DWH аналитиков уровня Middle+/Senior. Наши заказчики — компании из самых разных сфер: от банков и ритейла до телекома и промышленности. Мы ищем коллег, которые помогут нам разбираться в их данных, проектировать эффективные хранилища и строить понятную отчетность. Мы ценим каждого специалиста как уникальную личность с собственными ожиданиями, опытом и жизненными обстоятельствами. Для нас важно создать среду, где вы чувствуете себя не просто частью команды, а значимым участником, чьи идеи и вклад действительно ценятся. Мы стремимся поддерживать баланс между работой и личной жизнью, уважая ваши профессиональные и личные границы. Условия работы: Полностью дистанционная работа. Внутреннее обучение и повышение квалификации. Поддержка и наставничество: помощь коллег, обмен опытом и возможность стать наставником для команды аналитиков. Свобода выбора: участие в проектах, соответствующих вашим интересам (продуктовая аналитика, построение витрин, ETL-процессы). Ключевые обязанности (что предстоит делать): Задачи могут меняться от проекта к проекту, но ваш ключевой фокус будет связан с данными: Разработка и согласование целевой архитектуры хранилищ данных (DWH, Data Lake, Data Mesh), выбор подходов к моделированию (Data Vault, Kimball), проработка слоев данных (ODS, DDS, CDM/DM). Самостоятельное ведение сложных потоков задач, глубокая аналитика источников, выявление неочевидных связей и ограничений. Взаимодействие с бизнес-заказчиками и топ-менеджментом для формализации метрик и стратегических целей отчетности. Проработка политик качества, контроль целостности и непротиворечивости данных на всех этапах пайплайна. Постановка задач разработчикам ETL и DWH-команд, проведение code review и технической приемки результатов. Разработка контрактов взаимодействия между системами (REST, Kafka, файловые обмены), описание S2T-маппингов и регламентов загрузки. Ведение проектной и эксплуатационной документации, разработка шаблонов и стандартов для команды. Наши ожидания (обязательное): Экспертное владение SQL, уверенное написание сложных запросов, глубокая оптимизация, разбор и рефакторинг чужого кода. Глубокое понимание архитектуры DWH / Data Lake, практический опыт построения хранилищ с нуля или масштабной миграции. Владение современными методологиями моделирования (Data Vault 2.0, Anchor Modeling, dimensional modeling). Опыт проектирования масштабируемых решений для больших данных (терабайты и выше). Умение выстраивать ETL/ELT-процессы с использованием современных инструментов (Airflow, dbt, NiFi, Spark). Понимание принципов потоковой обработки данных (Kafka, Kafka Streams, Spark Streaming). Навыки эффективной коммуникации с заказчиками и командой, умение аргументированно отстаивать свою позицию. Способность видеть не только техническую, но и бизнес-составляющую задач, предлагать оптимальные решения с учетом сроков и ресурсов. Навыки работы с Git. Будет большим плюсом (то, что выделит вас): Опыт работы в финтехе, ритейле, телекоме или промышленности (глубокое знание предметной области). Практический опыт работы с облачными Data-платформами (Yandex Cloud, AWS, Azure). Знание экосистемы Hadoop / Spark. Опыт внедрения Data Governance и управления мастер-данными (MDM). Навыки разработки на Python (Pandas, PySpark) для реализации сложных трансформаций и прототипов. Опыт работы с BI-инструментами на уровне понимания их возможностей и ограничений (Tableau, Power BI, Qlik, Superset). Участие в архитектурных ревью, написание ADR (Architecture Decision Records).Похожие вакансии