Senior Аналитик DWH / Аналитик данных
Нужен Senior аналитик DWH для банковского проекта с маркетинговыми и CRM-кампаниями. Задача — моделировать и формировать витрины данных в Arenadata DB, собирать требования с бизнеса и ИТ, анализировать источники в Hadoop и Kafka, следить за качеством данных. Требуется отличный SQL, опыт построения хранилищ и витрин от года, знание Oracle/Greenplum/PostgreSQL. Оформление только как ИП, работа проектная.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата ниже рынка
На 11% ниже медианы Data/ML по 75 вакансиям за 90 дней, рынок — СНГ (RUB); город и грейд вакансии не учтены.
Что предстоит делать
Навыки: SQL, Oracle, Greenplum, PostgreSQL, Apache Hadoop, DWH, Apache Kafka. Квалификация: Senior. Специализации: Аналитик по данным. **Оформление:** только как ИП **Компания:** Top Selection **Сфера проекта:** банковская / маркетинговые и CRM-кампании Привет! Меня зовут Марина, я представляю группу компаний Top Selection. Мы занимаемся трудоустройством IT специалистов на проектную занятость. На данный момент мы в поиске Senior Аналитика DWH / Аналитика данных. ✅**Требования** ● Отличное знание SQL (join, оконные функции, регулярные выражения, оптимизация скриптов и прочее) ● Опыт работы с БД в построении хранилищ/отчетности/витрин данных от 1 года ● Понимание архитектуры БД ● Умение собирать требования с бизнес- и ИТ-подразделений ● Опыт в исследовании источников данных и формировании требований ● Hard Skill: SQL, СУБД Oracle/Arenadata DB/GreenPlum/PostgreSQL/Hadoop, построение витрин данных/хранилищ/отчетности ● Soft Skill: Коммуникабельность, логическое мышление, структурирование информации ➕**Как преимущество** ● Опыт проектирования витрин данных ● Опыт работы с PostgreSQL/GreenPlum/Arenadata DB ● Знание банковской предметной области ● Проведение GAP-анализа 📋**Задачи** ● Формировать витрины данных для запуска маркетинговых и CRM-кампаний (Arenadata DB) ● Описывать требования к витринам данных ● Моделировать витрины данных ● Анализировать данные на источниках (Hadoop, Kafka) ● Выполнять аналитические задачи: проверки качества данных, сравнение данных на источниках и прочее ● Проводить мониторинг загрузки витрин совместно с разработчиками, изучать проблемы и ошибки в сборке витрин ● Коммуницировать с заказчиками и командой Откликнуться: https://t.me/topselection_hr_bot?start=v244_r1135594957
Стек и инструменты
Сколько платят вам?
Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в Top Selection
71 активная вакансия в компании
Senior Python ML Engineer
Разработка платформы интегрированного планирования с промышленным программированием на Python. Нужно работать с алгоритмами, SQL/PostgreSQL, линейным программированием и задачами Operations Research, включая APS и логистику. Работа полностью удалённая, проектная, для России.
Senior Rust разработчик
Долгосрочный фуллтайм-проект для senior Rust-разработчика: разработка backend-сервисов на Rust с Axum и reqwest, работа с FoundationDB и другими БД, Kafka, Docker и Kubernetes, написание тестов. Оформление через ИП, ставка от 232К до 255К рублей.
Senior Angular-разработчик
Нужен senior-фронтендер на Angular и TypeScript: делать и поддерживать фронтенд-решения, интегрировать их с микросервисами и писать тесты. Возможна работа над финтех-проектами, опыт от 5 лет, удалёнка на полную занятость.
Senior Data Scientist
Разработка и интеграция ML-сервисов для ритейла: инференс LLM на Python с FastAPI, работа с внешними API и векторными базами, оптимизация Docker-образов и код-ревью. Нужен опыт в Python-разработке, создании REST API, работе с LLM, CI/CD и классическим ML, а также в подготовке и визуализации данных.
Похожие вакансии
6 вакансий
Middle+ / Senior ML Engineer
~1 050 000 – 1 750 000 ₸ оценка по стеку
Kaspi.kz ищет ML-инженера в команду, которая строит мультиагентные системы на базе LLM: проектирование агентных сценариев, промпт-инжиниринг, дообучение моделей и вывод решений в прод. Нужен опыт от 2 лет в ML/NLP (от 3–4 для Senior), уверенный Python, LangChain/LangGraph, понимание RAG и PEFT/LoRA. Работа только в офисе в Алматы, предлагают грейдинг, обучение за счёт компании, спортзал и премии по результатам.
ML Specialist (Generative AI)
~1 379 478 ₸ оценка по всем рынкам
Роль связана с развитием пайплайнов генерации контента на базе generative AI: сообщения, изображения и видео. Нужно подбирать, тестировать и дообучать модели, оптимизировать inference, обрабатывать данные, проводить A/B тесты и внедрять решения в production. Также предстоит участвовать в построении ML-инфраструктуры.
Специалист по Data Science / ML (мошенничество)
Разработка и оценка ML-моделей для выявления мошенничества и их объяснимости. Нужно анализировать большие данные, работать с продуктом и экспертами, доводить ML-исследования до продакшена. Требуется около 5 лет опыта в data science/ML, Python, PySpark, SQL и облачная ML-инфраструктура.
Разработчик AI-агентов на базе LLM (кибербезопасность)
Разработка и тонкая настройка AI-агентов на базе LLM для анализа инцидентов кибербезопасности. Нужно строить тестовые стенды, писать оценки качества и обеспечивать продакшн-уровень систем, которыми пользуются реальные клиенты. Требуются Python, TypeScript и опыт работы с LLM, а также проживание в Италии.
Data / ML Engineer
Работа над проектом в области данных и машинного обучения: поддержка production-решений, обслуживание пайплайнов в GCP, адаптация интеграций и решение технических инцидентов на Python. Нужна самостоятельность в работе с существующими кодовыми базами и подключении новых клиентов.
Senior Rust Engineer (with Java experience)
Разработка и развитие платформы для оптимизации и обслуживания Data Lake хранилищ, ускорение аналитических запросов и снижение инфраструктурных расходов. Работа над архитектурными и продуктовыми задачами в тесном взаимодействии с основателями проекта. Требуется инженер, способный сочетать работу с данными и инфраструктурой.