Senior DataAnalyst с опытом в банковских DWH и реальным практическим опытом с архитектурой data lakehouse

Навыки

BI-инструменты
Общение с клиентами
Дашборды и витрины
Анализ данных
Data Governance
Data Lake
Data Quality

Ещё 15

Databricks
DWH
ER-диаграммы
ETL / ELT
Финтех и платежи
Оптимизация производительности
Python
Работа с требованиями
SLA
Snowflake
SQL
SQL: оконные функции, CTE
SRE-практики
Работа со стейкхолдерами
Iceberg / Delta Lake

О компании и продукте

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.

Задачи

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 — общение, чтение документации и деловая переписка

Будет плюсом

Python для аналитических пайплайнов и data profiling
Инцидент-менеджмент и оптимизация стоимости
вычислений/хранения

Условия

Локация - Ереван
Формат работы - гибрид
Ставка до 400 тр гросс
Взаимодействие по ИП
Контакт для связи: @ElenaK_it_recruiter

Паспорт вакансии

История публикации

Появилась в Вакандии31 день

Перепубликациинетпубликовалась один раз

Проверяли на источникеВидели 29 дней назад

Среди похожихНет данных14 из 30 · похожих вакансий слишком мало для сравнения

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

ГрейдSeniorвычитано из текста вакансии

Формат работыГибридвычитано из текста вакансии

ГеографияЕреван, Армениявычитано из текста вакансии

Зарплата≈ 294 000 RUB в месяцнаша оценка, в вакансии не названа

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.

Полнота карточки1004 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата

Зарплата названа0вилки работодателя нет, показана наша оценка

Проверка Вакандии

Источники и свежесть

Тип источника: Карьерный сайт работодателя
Найдено публикаций: 1

Посмотреть публикации и даты

telegramОсновная публикация · 2026-07-01

Безопасность

Отклик уходит на сайт источника

Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайте — t.me.

Признаки мошенничества

Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.

Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.

Продолжить поиск