🔥
Не упустите лучшие вакансии!
Подключите наш Telegram-бот и получайте мгновенные уведомления о новых предложениях из 10+ источников. Будьте первым, кто откликнется!
Подключить ботаАналитик данных
Diasoft
•
Москва
•
Гибрид
•
Опубликовано: 26 Oct 2026
Мы развиваем Фабрику данных - современную платформу для управления корпоративными данными, объединяющую лучшие open-source технологии и собственные решения. Платформа помогает банкам, крупнейшим организациям финансовой и других отраслей, выстраивать Data Lake и витрины данных для аналитики и AI.
Проект включает работу с высоконагруженными потоками, интеграцию разных источников (ERP, API, event-шины), использование технологий Spark, StarRocks, Iceberg. Вся инфраструктура масштабируется в Kubernetes под реальные бизнес-задачи.
Чем предстоит заниматься:
- Анализировать источники данных: ERP-системы, API, базы данных, файлы, event-шины;
- Выявлять и формализовывать требования внутренних и внешних заказчиков к данным и аналитике;
- Участвовать в проектировании аналитических витрин и моделей данных;
- Описывать состав показателей, правила расчёта, связи между сущностями и требования к качеству данных;
- Готовить SQL-прототипы, выборки и технические задания для команд Data Engineering;
- Выполнять профилирование данных и анализ расхождений между источниками;
- Участвовать в проверке полноты, актуальности, непротиворечивости и корректности данных;
- Принимать участие в тестировании и валидации витрин, пайплайнов и интеграций;
- Анализировать результаты обработки данных в Spark, Starrocks, Trino или аналогичных SQL-движках;
- Поддерживать документацию по источникам, моделям, витринам и правилам трансформации;
- Взаимодействовать с заказчиками, аналитиками, разработчиками, инженерами данных и архитекторами.
Наши ожидания:
- Опыт работы дата-аналитиком, DWH-аналитиком, системным аналитиком или аналитиком витрин данных;
- Уверенное знание SQL;
- Опыт анализа данных из нескольких источников;
- Понимание принципов построения DWH, Data Lake или Lakehouse;
- Опыт работы с Apache Iceberg, Parquet и объектными S3-хранилищами;
- Опыт работы с Apache Spark, Spark SQL или PySpark;
- Знание Python для анализа и автоматизации;
- Понимание слоёв данных, витрин, агрегатов и ETL/ELT-процессов;
- Опыт подготовки требований, спецификаций или технических заданий;
- Умение описывать правила расчёта показателей и преобразования данных;
- Опыт профилирования и проверки качества данных;
- Понимание принципов работы пакетных и потоковых загрузок;
- Умение взаимодействовать с бизнес-заказчиками и техническими командами.
Будет преимуществом:
- Опыт работы в крупных организациях финансовой и других отраслей;
- Опыт работы с Impala, Trino, Hive, Greenplum или аналогичными движками;
- Опыт работы с API, event-шинами и потоковыми данными;
- Опыт работы с Kubernetes на уровне понимания среды исполнения;
- Знание инструментов визуализации данных;
- Опыт работы с Data Quality, Data Governance или Data Catalog.
МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:
- Полную занятость, график работы 5/2. Гибкое начало рабочего дня.
- Гибридный формат работы (не менее 1-го дня в неделю из офиса, 4 дня дистанционно) для городов: Москва, Санкт-Петербург, Ярославль, Чебоксары, Воронеж, Самара, Пермь, Уфа.
- Оформление по ТК РФ, бессрочный трудовой договор.
🚀
Ваше резюме увидят первым!
Автоматическое поднятие на HeadHunter каждые 4 часа. Увеличьте свои шансы на успех в 10 раз!
Подключить автоподнятие