DataAnalyst

#vacancy #DataAnalyst #DWH #DataVault #Greenplum #SQL #Airflow #Banking #Middle ❌ Data Analyst (Data Vault 2.0 / Greenplum / Банковское хранилище) 📊 🏦 закрыта ❌ ID вакансии: DAm_DNA Ставка: до 320 000 руб. на руки в месяц. Грейд: Middle. Загрузка: Full-time (полная занятость). Формат: Удалённо. Локация/Гражданство: РФ / РФ. ⏳ Срок актуальности вакансии: до 22.08.2026. 📌 Важно: рассматриваются кандидаты с релевантностью опыта от 85% (аутстаффинговая позиция). Ищем Data Analyst уровня Middle в команду развития банковского хранилища данных. Нужен специалист, который уверенно работает с SQL и большими объёмами данных, понимает архитектуру DWH и принципы Data Vault 2.0, а также ориентируется в банковской предметной области. Важна способность не просто анализировать данные, а разбираться в их происхождении, логике формирования и корректном представлении в хранилище и витринах. 🚀 Ключевые задачи: Анализ и обработка больших объёмов данных в DWH. Написание и оптимизация SQL-запросов в Greenplum. Исследование источников данных, выявление взаимосвязей, дубликатов и проблем качества данных. Участие в развитии и анализе моделей данных на основе Data Vault 2.0. Трансформация бизнес-требований в требования к данным, витринам и логике загрузок. Проработка маппингов: источник → DWH → витрина. Проверка корректности загрузки данных, проведение сверок между источниками и хранилищем. Участие в разработке и сопровождении бизнес- и аналитических витрин. Автоматизация регулярных процессов обработки данных с использованием Apache Airflow. Взаимодействие с разработчиками, архитекторами, бизнес-заказчиками и BI-командами. Участие в поиске причин расхождений и устранении проблем качества данных. 🎯 Обязательные требования: Опыт: Опыт работы в Data Analytics / Data Engineering / DWH от 2 до 4 лет. SQL и базы данных: Уверенный SQL: JOIN, CTE, оконные функции, подзапросы, сложные SELECT. Практический опыт работы с Greenplum или другой MPP-СУБД. Опыт работы с большими объёмами данных и оптимизацией запросов. Архитектура DWH: Понимание принципов построения корпоративного хранилища данных. Уверенное понимание Data Vault 2.0: Hub, Link, Satellite, Raw Vault, Business Vault, историчность, hash key / hash diff, дедупликация. Оркестрация: Опыт работы с Apache Airflow: DAG, task, dependency, retries, логирование, контроль ошибок. Банковский домен: Понимание банковской предметной области: главная книга, счета, проводки, дебет/кредит, обороты, остатки, сделки, договоры, финансовые показатели. Самостоятельность: Способность самостоятельно разобраться в задаче, исследовать данные и предложить решение. 💡 Будет плюсом: Опыт работы с банковскими АБС, в том числе ЦФТ. Понимание главной книги и сделочной модели на практическом уровне. Опыт построения банковских витрин и отчётности. Опыт работы с PowerDesigner или другими CASE-средствами моделирования. Знание Kimball / 3NF в дополнение к Data Vault. Опыт работы с BI-системами. Python на базовом или среднем уровне. Опыт работы с Git. Понимание metadata-driven подхода к построению DWH. 📲 Контакт для отклика: @hrwomenpro (При отклике, пожалуйста, сразу присылайте актуальное резюме, пишите ID вакансии: DAm_DNA)