Analytics Engineer

Что предстоит делать

<p>Мы ищем опытного <strong>Analytics Engineer</strong> для присоединения к нашей команде, чтобы помочь нам создать первоклассную основу для работы с данными. Вы будете находиться на стыке инженерии данных и бизнес-анализа, преобразуя необработанные данные в высококачественные, готовые к использованию наборы данных в нашем хранилище. Ваша цель — установить «золотой стандарт» для наших информационных активов, гарантируя их надежность, хорошую документированность и готовность к стратегическому принятию решений отделами и высшим руководством.</p><h3>Требования</h3><ul><li>Экспертный SQL: Продвинутое владение SQL, включая оконные функции, сложные объединения, индексирование и оптимизацию OLAP-запросов; от 4 лет</li><li>Стек данных: Обязательный практический опыт работы с dbt (модели, тесты, макросы)</li><li>Загрузка и извлечение данных: Практический опыт работы с библиотекой dlt (data load tool) или аналогичными фреймворками для приема данных на Python</li><li>Оркестрация: Опыт управления рабочими процессами данных с помощью Dagster (предпочтительно) или аналогичных оркестраторов, таких как Airflow или Prefect</li><li>Хранилища данных: Твердое понимание OLTP и OLAP, а также методов моделирования данных</li><li>Разработка BI: Опыт проектирования источников данных и интерактивных дашбордов в Metabase, Tableau или аналогичных инструментах</li><li>Python: Умение писать чистый код на Python для манипуляции данными и автоматизации пайплайнов</li><li>Лучшие практики разработки: Владение Git (Pull Requests, Code Review), CI/CD и Docker</li><li>Системное мышление: Высокое внимание к деталям и способность создавать масштабируемые, логичные системы</li><li>Формализация требований: Умение собирать и формализовывать требования от заинтересованных сторон, даже если они еще не полностью определены</li><li>Деловая хватка: Ориентация на выявление драйверов роста бизнеса или рисков и подготовку отчетов для высшего руководства</li></ul><h3>Обязанности</h3><ul><li>Проектировать и внедрять готовые к аналитике модели данных, используя таблицы фактов/измерений и семантические слои</li><li>Преобразовывать необработанные наборы данных в чистые, структурированные витрины данных, используя dbt в качестве основного инструмента трансформации</li><li>Обеспечивать абсолютную согласованность и логическое соответствие между хранилищем данных (BigQuery) и BI-слоем (Metabase)</li><li>Писать, тестировать и оптимизировать сложные SQL-запросы для продвинутых аналитических задач и отчетности</li><li>Использовать представления (Views) и материализованные представления (Materialized Views) для повышения производительности и оптимизации потребления ресурсов BigQuery</li><li>Взаимодействовать с заинтересованными сторонами, особенно с отделом рисков, для преобразования бизнес-требований в надежные технические модели данных</li><li>Поддерживать и расширять автоматизированные потоки приема данных из различных источников с помощью dlt</li><li>Управлять жизненным циклом информационных активов и зависимостей пайплайнов в Dagster и контролировать его</li><li>Определять и стандартизировать основные бизнес-метрики и KPI на уровне кода, чтобы обеспечить «Единый источник истины»</li><li>Внедрять автоматические проверки качества данных, правила валидации и упреждающий мониторинг на аналитическом уровне</li><li>Документировать бизнес-логику, определения данных и каталоги KPI для общедоступного поиска данных по компании</li></ul><h3>Будет плюсом</h3><ul><li>Опыт в FinTech: Предыдущий опыт работы с финансовыми транзакциями, цифровыми кошельками или системами обнаружения мошенничества.</li><li>Знакомство с Kubernetes: Базовое понимание того, как контейнеры развертываются и управляются в среде K8s.</li><li>Осведомленность в регулировании: Понимание стандартов конфиденциальности и безопасности данных в финансовых услугах.</li></ul><h3>Преимущества</h3><ul><li>Конкурентоспособная и привлекательная оплата труда</li><li>Удаленный график работы</li><li>Полноценный отдых с 24 днями ежегодного отпуска</li><li>Сложные и уникальные задачи в сфере FinTech</li><li>Компенсация абонементов в спортзал для поддержания здорового баланса между работой и личной жизнью</li></ul><h3>Этапы собеседования</h3><ol><li>Собеседование с рекрутером (1 час)</li><li>Собеседование с нанимающим менеджером (1.5 часа)</li></ol> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/quantango-technologies-ltd/vacancies/354406/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>