Аналитик данных
Описание
Ищем аналитика данных с сильным уклоном в DWH, аналитические витрины и качество данных. Эта роль для человека, которому интересно строить аналитический слой для отдела аналитики бизнеса: разбираться в логике метрик, проектировать витрины, описывать источники и зависимости, настраивать проверки качества данных и делать расчёты устойчивыми. Стек: ClickHouse, Python, Airflow, Superset, Git, Jira, DataHub, Confluence.Почему будет интересно: Возможность строить аналитический слой для большого digital-продукта; Работа на стыке аналитики, DWH и бизнес-логики метрик; Задачи про качество данных, устойчивость расчётов и понятную архитектуру витрин; Влияние на скорость и надёжность работы всей аналитики; Развитие в сторону DWH, data products и аналитической архитектуры. Чем предстоит заниматься: Проектировать, развивать и повышать надежность аналитических витрин для бизнес-метрик, контентной аналитики и регулярной отчётности; Разбираться в источниках, бизнес-логике, зависимостях и правилах расчёта метрик; Переводить бизнес-логику показателей в понятные и поддерживаемые модели данных; Оптимизировать SQL-запросы и витрины для больших объёмов данных в ClickHouse; Развивать и поддерживать аналитические пайплайны и DAG’и в Airflow; Документировать логику витрин, источники, метрики, зависимости и ограничения расчётов. Что для нас важно: Опыт работы аналитиком данных с фокусом на витрины, отчётность, DWH или сложные расчёты метрик; Умение писать производительные, читаемые и поддерживаемые SQL-запросы; Опыт построения аналитических витрин, data marts или регулярных расчётных слоёв; Умение разбираться в бизнес-логике метрик и переводить её в расчётную логику; Опыт работы с ClickHouse или другими колоночными аналитическими СУБД; Знание Python для автоматизации, проверок качества данных и работы с данными; Опыт работы с Airflow или другими оркестраторами на уровне DAG’ов, зависимостей и регулярных расчётов; Готовность разбираться не только в технической реализации, но и в бизнес-смысле данных. Будет плюсом: Опыт в роли Data Analyst с сильным инженерным уклоном, Analytics Engineer или BI/Data Analyst, который много работал с витринами; Опыт оптимизации тяжёлых запросов и витрин на больших объёмах данных; Опыт проектирования витрин под несколько аналитических сценариев и команд; Опыт построения data products или переиспользуемых аналитических слоёв; Опыт работы с Superset или другими BI-инструментами; Опыт в digital-продуктах, подписках, медиа или стриминге. Мы предлагаем: Официальное трудоустройство; Комфортный формат работы; Необходимое оборудование и софт; ДМС со стоматологией, доплату больничного листа, корпоративные скидки; Льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта; Бесплатную подписку на сервисы партнеров; Корпоративный спорт; Насыщенную корпоративную жизнь; Электронную библиотеку издательства МИФ, в которую входят почти 2 тысячи единиц контента по бизнесу, саморазвитию, здоровому образу жизни и другим актуальным темам.