Аналитик данных / Аналитик DWH

#вакансия #DataAnalysis #аналитикданных #JOB #удаленка #РФ #FullTime

Проект
Компания создает и внедряет инновационные IT-решения для обработки финансовых данных, подготовки глубокой аналитики и доставки контента конечным пользователям.

Условия
- Занятость: полная
- Локация: РФ
- Гражданство: РФ
- Рабочий график: по МСК ± 2
- Формат: Удаленно

Позиция
- Роль: Аналитик данных / Аналитик DWH
- Уровень: Senior

Обязательно
- Опыт работы аналитиком данных от 5 лет;
- Опыт в долгосрочных проектах (от 1-1,5 лет) в резюме;
- Не менее 3 лет коммерческого опыта в компаниях с сильной культурой работы с данными;
- Опыт работы с Apache Airflow в корпоративной среде: настройка и управление дата-пайплайнами, разработка DAG на Python для автоматизации ETL процессов, оптимизация и мониторинг выполнения DAG;
Опыт работы со стеком:
- Python
- хранилище S3,
- стриминг Kafka,
- СУБД Postgres, MSSQL, MongoDB, Clickhouse;
- Опыт разработки ETL/ELT процессов на основе бизнес-требований с пониманием трансформации и интеграции данных;
- Знание принципов работы с каталогами данных;
- Опыт проектирования и создания модели данных, адаптирования для аналитических задач и эффективной работы хранилища;
- Понимание потоковой обработки данных (Kafka, Spark Streaming): опыт работы с Kafka - настройка, оптимизация и масштабирование обязательны, развертывание желательно;
- Уверенное использование SQL для сложных запросов и оптимизации производительности (оконные функции, CTE, маппинги между БД);
- Глубокие знания и опыт работы с реляционными БД: понимание структуры данных, способов наполнения и управления данными;
- Навыки работы с системами контроля версий (Git).

Желательно
- Опыт работы в финтех;
- Опыт настройки CI/CD для дата-процессов;
- Опыт работы с облачными платформами (Yandex.Cloud);
- Опыт или понимание фондового рынка и инвестиционных инструментов.

Задачи
- Организация и автоматизация процессов оркестрации с Airflow: запуск, мониторинг, алерты, управление зависимостями задач и DAG-ов;
- Проектирование и оптимизация потоков переноса данных из MSSQL в новое хранилище;
- Анализ источников данных в легаси MSSQL: сбор информации о содержимом, выявление ключевых бизнес-сущностей и зависимостей, регламентных операций;
- Обеспечение качества, тестирование данных и контроль их целостности при миграции и трансформации;
- Разработка и поддержка моделей данных и трансформаций в dbt для формирования конечных витрин;
- Внедрение и сопровождение процессов инкрементальной загрузки и оптимизация производительности;
- Работа с потоками данных и интеграция с Kafka для обмена событиями в реальном времени.

**По всем вопросам [контакт скрыт]