Системный аналитик по данным (DWH)
Нужен системный аналитик по данным, который будет собирать требования к отчётности, разбирать существующую логику расчётов и проектировать модели и витрины в DWH для BI. Ключевое — уверенный SQL, опыт моделирования данных и понимание ETL/ELT, плюс умение восстанавливать алгоритмы по чужому коду и документации. В плюс — знание структуры 1С (ЗУП), Airflow, ClickHouse, dbt и Python.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 9 похожих вакансий за 90 дней, рынок — СНГ (RUB).
Что предстоит делать
Навыки: DWH, SQL, ETL, BI, Разработка под 1С, Apache Airflow, Объектное хранилище S3, Apache, ClickHouse, Git. Квалификация: Senior. Специализации: Аналитик по данным. **Требования:** • Опыт системного анализа от трёх лет, включая проекты DWH и аналитической отчётности. • Уверенный SQL: сложные JOIN, CTE, оконные функции, агрегаты; чтение и восстановление логики чужих запросов, поиск причин расхождений, понимание планов выполнения. • Обратный анализ расчётов: умение восстановить алгоритм по реализации, документации, примерам отчётов и обсуждениям с владельцами; формализовать его для реализации в DWH. • Моделирование данных: гранулярность, бизнесовые и технические ключи, кардинальности, факты и измерения, историзация; практический опыт проектирования витрин. • Принципы DWH и ETL/ELT: слои хранилища, полные и инкрементальные загрузки, CDC, обработка удалений, поздних данных и перерасчётов прошлых периодов. • Исследование источников: профилирование, определение связей и ограничений, выявление недостающих данных; понимание особенностей обмена через БД, API и файлы. • Требования и документация: однозначное описание формул, преобразований, фильтров, исключений, правил обработки и дублей; ER-диаграммы и схемы потоков. • Качество и приёмка: проверки полноты, уникальности, целостности и актуальности; сверка результатов на уровне записей и итоговых показателей, подготовка проверяемых критериев приёмки. • Подготовка данных для BI: понимание влияния детализации, связей и агрегаций на корректность показателей. • Работа с Jira, Confluence и Git. **Soft skills** • Умеет разбираться в неполной документации, задавать точные вопросы и проверять предположения на данных. • Обсуждает бизнес-смысл показателей с заказчиками и технические решения с разработчиками. • Структурирует задачи, фиксирует договорённости и аргументирует предлагаемые решения. • Самостоятельно ведёт работу, заранее сообщает о зависимостях, рисках и блокерах. • Внимателен к деталям и доводит задачу до согласованного результата. **Будет плюсом:** • Опыт переноса отчётности из операционных систем в DWH и BI. • Знакомство со структурой данных 1С, особенно ЗУП: справочниками, документами, регистрами и периодическими данными. • Понимание HR-показателей: численность, кадровые движения, рабочее время, начисления и организационная структура. • Опыт с Trino/Impala, Airflow, S3, Apache Iceberg, ClickHouse, dbt. • Знакомство с Data Vault или Anchor Modeling, каталогами метаданных и lineage. • Python для исследования данных и автоматизации сверок. • Опыт работы с персональными данными и требованиями к разграничению доступа. **Обязанности:** • Собирать и согласовывать требования бизнеса к отчётам и показателям: формулы, детализация, аналитические разрезы, периоды расчёта и сроки готовности данных. • Разбирать существующую отчётность, SQL и другую доступную логику расчётов; выявлять неописанные правила, исключения и зависимости. • Исследовать данные 1С и других HR-систем: структуру, ключи, связи, историчность и качество; определять достаточность данных для воспроизведения расчётов. • Проектировать модели и преобразования в слоях DWH, переиспользуемые расчёты и витрины для BI. • Готовить технические спецификации, S2T-маппинги, схемы потоков и критерии приёмки. • Проводить сверку новой и существующей отчётности, объяснять расхождения с учётом дат среза, перерасчётов и изменений исходных данных. • Участвовать в планировании поэтапного переноса отчётов, согласовании результатов с бизнесом и переключении потребителей. • Прорабатывать новые источники и изменения действующих потоков, оценивать влияние на зависимые витрины и отчёты.
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 Экстил
13 активных вакансий в компании
Специалист 1С:Предприятие 8. Управление Автотранспортом ПРОФ
~1 382 500 – 1 576 050 ₸ оценка по стеку
Нужен специалист 1С для проекта на территории клиента в Валдае: доработка конфигурации «Управление Автотранспортом ПРОФ», обновление релизов, создание отчетов и обработок, настройка прав доступа и консультации пользователей. Работа в командировке на месяц, оформление по ТК РФ, ИП или самозанятость, полная занятость 5/2. Зарплата обсуждается по вашим пожеланиям, командировочные расходы оплачиваются.
Java разработчик
~1 161 300 – 1 935 500 ₸ оценка по стеку
Ищем опытного Java-разработчика для проектных задач по модели аутстафф — подключение в команду заказчика. Нужен опыт от 3 лет с Java 11+, Spring Boot, Hibernate, Kafka, Camunda, Oracle/PostgreSQL, Docker и Kubernetes, плюс понимание микросервисов и CI/CD. Оформление по ИП/самозанятости, удалёнка и полная занятость.
Fullstack QA
~1 023 050 – 1 382 500 ₸ оценка по стеку
Ищем опытного Fullstack QA для проектных задач по модели аутстафф. Нужен опыт функционального тестирования от 3 лет и автоматизации от 2 лет с обязательным RestAssured, знание Java, SQL, REST API и Kafka. Удалённая полная занятость с оформлением по ИП или самозанятости.
Аналитик/Разработчик Elma 365
~1 188 950 – 1 520 750 ₸ оценка по стеку
Нужен опытный аналитик-разработчик на low-code платформе ELMA365 для проектных задач по модели аутстафф. Предстоит собирать требования, проектировать бизнес-процессы и интерфейсы, писать скрипты на TypeScript/JavaScript и настраивать интеграции через REST API. Работа удалённая, полная занятость, оформление по ИП или самозанятости.
Похожие вакансии
6 вакансийРазработчик решений на базе искусственного интеллекта
Нужно разрабатывать и внедрять решения на базе искусственного интеллекта в бизнес-процессы компаний, работая вместе с техническими командами над инновационными и масштабируемыми приложениями. Требуется не менее 4 лет опыта в сфере AI и умение вести сложные проекты. Условия, компания и локация в тексте не указаны.
Middle+ DWH Engineer
~1 106 000 – 1 548 400 ₸ оценка
Инженер по данным будет разрабатывать DWH и витрины данных, оптимизировать ETL-пайплайны и участвовать в улучшении архитектуры аналитического хранилища. Нужны уверенный SQL, опыт с MPP СУБД (Vertica/Clickhouse/Greenplum) от года, а также DBT, Trino, GIT и AirFlow. Уровень — Middle.
Продуктовый аналитик
~1 106 000 – 1 548 400 ₸ оценка
Нужен продуктовый аналитик, который будет исследовать поведение пользователей, искать точки роста продукта и оценивать эффект инициатив на данных. Ключевые требования — опыт в продуктовом анализе от года, уверенный SQL, Python для анализа данных и знание матстатистики, включая A/B-тесты. В задачах также дашборды, алерты по метрикам, автоматизация отчётности и использование AI-инструментов в работе.
Ведущий специалист по аналитике данных
Руководить аналитической стратегией страховой компании Aspire General Insurance: отвечать за предиктивную аналитику, машинное обучение и data science в автостраховании. Управлять командой дата-сайентистов и аналитиков, чтобы влиять на андеррайтинг, ценообразование, урегулирование убытков и клиентский опыт.
Cloud Engineer (GCP, AI-oriented)
Роль связана с разработкой и развитием решений на базе искусственного интеллекта в Google Cloud Platform. Основной фокус — архитектура, безопасность, лучшие практики и автоматизация, работа в междисциплинарных командах с технологиями Vertex AI и Gemini Enterprise. Конкретные требования к опыту и условия в тексте не указаны.
AI-строитель
Нужен технический партнёр собственника холдинга в FinTech и AI: самостоятельно делать внутренние инструменты и автоматизации на LLM, внедрять AI-агентов, интеграции, парсинг, работать с базами данных и поддерживать Telegram-ботов. Роль широкая и автономная, ближе к AI-инженерии, чем к классическому бэкенду. Условия и уровень опыта в тексте не указаны.