Системный аналитик DWH (Senior)

О команде Один из крупнейших банков России (ТОП-5 по активам) развивает корпоративное хранилище данных, которое обслуживает обязательную отчётность для ЦБ и МСФО, управленческую аналитику, риск-модели, маркетинговые витрины и десятки внутренних data-продуктов. Ищем сильного системного аналитика, который умеет «вытаскивать» требования из бизнеса, переводить их в строгие технические артефакты и доводить до ETL-маппингов, готовых к разработке. Обязанности Сбор требований у бизнес-заказчиков (финансы, риски, маркетинг, продукт): интервью, воркшопы, разбор существующих отчётов и Excel-«самоделок», выявление неявных потребностей. Подготовка BRD: формализация бизнес-целей, скоупа, бизнес-правил, перечня показателей с определениями, согласование с заказчиком и владельцем данных. Подготовка FSD: логическая модель данных, перечень сущностей и атрибутов, бизнес-ключи, правила историзации (SCD2), частота обновления, SLA, требования к качеству данных. Системный анализ источников: профилирование данных, анализ структур таблиц, выявление дубликатов, NULL-ов, нарушений целостности, согласование контрактов с владельцами систем-источников. Разработка ETL-маппингов (Source-to-Target) на уровне поле-в-поле: фильтры, join-логика, обработка исключений, формулы расчёта производных атрибутов. Проектирование объектов Data Vault (Hub, Link, Satellite): бизнес-ключи, состав сателлитов, группировка атрибутов по частоте изменений и источникам. Проектирование витрин (Business Vault, Data Marts): согласование структуры с потребителями (BI, дата-сайентисты, отчётность), денормализация под use case. Сопровождение разработки: консультирование data-инженеров, ревью реализации, участие в приёмочном тестировании, проверка корректности данных. Документирование: глоссарий бизнес-терминов, описание линейджа, регламенты, актуализация артефактов при изменениях. Участие в разборе инцидентов с качеством данных: поиск первопричины (источник / ETL / модель / витрина), формулирование требований на исправление. Требования Опыт работы системным / DWH-аналитиком от 3 лет. Подтверждённый опыт самостоятельной подготовки BRD и FSD — от чистого листа до согласования, а не «дополнял шаблоны коллег». Опыт написания ETL-маппингов (S2T) с детализацией трансформаций на уровне атрибутов: понимание, какие вопросы нужно закрыть, чтобы у разработчика не осталось пространства для интерпретаций. Сильный SQL: сложные join-ы, оконные функции, аналитические запросы, профилирование данных в источнике и проверка результата в целевой витрине. Знание методологий моделирования DWH: Kimball (звезда / снежинка, factless, SCD-типы) и/или Data Vault 2.0 (Hub / Link / Sat, business keys, hash keys, PIT / Bridge). Опыт работы с Confluence, Jira, любым инструментом для ER-диаграмм (PowerDesigner, ERwin, dbdiagram, draw.io). Умение разговаривать с бизнесом на его языке и переводить «нам нужен отчёт по доходности клиентов» в формальные требования с однозначной семантикой каждого показателя. Будет плюсом Опыт в банковской сфере: понимание продуктового каталога (РКО, кредиты, депозиты, карты), знание показателей P&L, риск-метрик (PD / LGD / EAD), требований 4927-У, 711-П. Опыт работы с Greenplum / Teradata / Vertica / ClickHouse. Опыт работы с Hadoop-стеком (Hive, Spark) и оркестраторами (Airflow, Control-M). Знание подходов к Data Quality: правила DQ, метрики, инструменты (Great Expectations, Soda). Понимание архитектуры Lakehouse, опыт работы с потоковыми источниками (Kafka, CDC через Debezium). Знание Python для профилирования данных и автоматизации рутины. Условия Гибридный формат: 3 дня в офисе (Москва) / 2 дня удалённо. Уровень дохода обсуждается индивидуально по результатам собеседования и зависит от опыта и грейда. Работа над зрелой платформой с реальным влиянием на отчётность ЦБ и стратегические data-продукты банка.