Senior Data Analyst (Banking DWH / Data Lakehouse)

#вакансия #Senior #fulltime #English #удаленка #банк #финтех #DataAnalyst #Data #Analyst #DWH #DataLakehouse

✅В поиске Senior DataAnalyst с опытом в банковских DWH и реальным практическим опытом с архитектурой data lakehouse.  

💼Проект - создание корпоративного DWH и внедрение архитектуры data lakehouse для унификации, качества и скорости доступа к данным, поддержки отчетности и продвинутой аналитики.

👨🏻‍💻Чем предстоит заниматься:

•  Сбор и формализация бизнес-требований, перевод в технические спецификации (mappings, правила трансформаций).

•  Проектирование модели данных: слой интеграции, витрины, слои lakehouse.

•  Анализ источников, профилирование, оценка качества данных, разработка правил DQ.

•  Участие в проектировании ETL/ELT, оптимизация производительности запросов и загрузок.

•  Ведение и актуализация документации.

•  Сопровождение команд разработки и тестирования, участие в приемке.

•  Взаимодействие со стейкхолдерами: архитекторы, BA, DE, владельцы доменов данных.

🦸От кандидата ожидаем:

•  6+ лет в роли Data Analyst/Data Warehouse Analyst на масштабных проектах, предпочтительно в банке/финтехе.

•  Глубокое понимание DWH: архитектура, слои, модели, витрины, SLA/SLI.

•  Практический опыт с data lakehouse: Databricks, Snowflake, Delta Lake, Apache Iceberg (хотя бы одно из перечисленных).

•  Моделирование данных.

•  Продвинутый SQL: window-функции, CTE, аналитические функции, тюнинг, работа с большими объемами.

•  Понимание ETL/ELT-паттернов, опыт интеграции из разнородных источников.

•  Инструменты BI: подготовка аналитических датасетов и витрин.

•  Data Quality, Metadata, Data Lineage — практики и инструменты.

•  Английский — чтение документации и деловая переписка.

➕Будет плюсом:

•  Python для аналитических пайплайнов и data profiling

•  Инцидент-менеджмент и оптимизация стоимости

вычислений/хранения

🟢Условия:

🌍Любая локация

🕘Работа по часовому поясу МСК +/- 2 часа

💸Ставку обсуждаем индивидуально

📑Взаимодействие по ИП