Обязанности:
Системный аналитик — связующее звено между бизнесом, продуктовой разработкой и командой данных. Отвечает за то, чтобы бизнес-требования переводились в формальные контракты данных и доводились до стабильных выгрузок с понятным Data Quality. Чем предстоит заниматься: Снимать требования с бизнес-заказчиков: что за отчёт/витрина нужны, какие поля, в какой периодичности, как используются в учётных и финансовых процессах Разбираться, где физически лежат нужные данные в источниках, и фиксировать маппинг бизнес-сущность → таблица/поле Проектировать и поддерживать контракты данных между продуктовой разработкой и потребителями: схемы сообщений, форматы выгрузок, контракты API правила обратной совместимости и процесс согласования breaking changes SLA на свежесть, полноту и доступность данных Формализовать Data Quality: формулировать DQ-проверки для витрин (полнота, своевременность, ссылочная целостность, бизнес-инварианты) вместе с дата-инженерами заводить тесты, мониторинг и алертинг Поддерживать актуальную документацию по интеграциям: схемы потоков, описания витрин и выгрузок, контракты Декомпозировать задачи для команд, защищать приоритеты перед стейкхолдерами, отслеживать сроки Участвовать в дизайн-ревью изменений в источниках и оценивать влияние на потребителей до выкладки Стек, с которым предстоит работать: PostgreSQL, Kafka, Debezium (CDC), Spark, Iceberg, Trino, Airflow, S3, Clickhouse, Schema Registry, Jira, Confluence. От аналитика не ждём писать прод-код, но ждём свободного чтения SQL, понимания идеологии CDC/streaming и способности самостоятельно проверить данные в источниках и хранилище. Что для нас важно: 3+ года в роли системного/бизнес-аналитика в продуктах с серьёзной дата-составляющей (маркетплейс, финтех, ритейл, банкинг, логистика) Уверенный SQL: оконные функции, джойны нескольких источников, понимание планов выполнения Опыт проектирования интеграций между системами: API, файловый обмен, очереди — умение зафиксировать контракт так, чтобы он пережил изменения с обеих сторон Опыт работы с CDC, потоковыми данными, форматами Avro/JSON/Parquet — или готовность быстро в это погрузиться Опыт формализации Data Quality: какие бывают типы проверок, как их выражать, как настраивать алерты и эскалации Умение разговаривать с бизнесом на его языке и переводить требования в технические спецификации Опыт документирования в Confluence/аналог: схемы потоков, ERD, sequence-диаграммы, спецификации обмена Русский язык — свободный Будет плюсом: Опыт интеграций с учётными системами (1С и аналоги), понимание учётной и финансовой логики Опыт в маркетплейсах или ритейле — понимание процессов закупок, складского учёта, расчётов с поставщиками Опыт работы с Iceberg/Delta Lake, Trino, Airflow Опыт внедрения практик Data Contract / Data Mesh Знание Python на уровне ad-hoc проверок данных и прототипов Почему это интересно: Роль с высоким уровнем влияния: вы напрямую закрываете боль бизнеса и устраняете системные проблемы в интеграциях, а не точечно тушите инциденты Зрелая дата-платформа со взрослым стеком (Lakehouse, CDC, Trino) и одновременно много возможностей построить процессы с нуля — контракты данных, DQ-практики, governance Реальная зона ответственности и широкая автономия — вы являетесь владельцем процесса, а не исполнителем тикетов Сильная команда: дата-инженеры, аналитики, DQ-инженеры, продуктовые разработчики — есть у кого учиться и с кем расти Совместные OKR с продуктовыми командами — измеримый результат, а не «проект ради проекта» Что мы предлагаем: Удаленка из любой точки мира или уютный офис в Ташкенте; Карьерное развитие - даём действительно неограниченные возможности для роста; Зарплата на уровне топовых компаний; Уникальная культура – мы сохранили дух стартапа, при этом уже отстроили зрелые процессы; Работа в командах сильных специалистов, где ценится глубина экспертизы; Отсутствие дресс-кода и минимум бюрократии. Приятный бонус — программа здоровья в привязке к вашей локации, скидки от партнеров и другие плюшки.Похожие вакансии