Data Engineer для разработки аналитических систем в финансовом домене

Что за роль

Мы ищем опытного Data Engineer / DWH-разработчика для работы над аналитическими системами в финансовом домене. Нам нужен практичный специалист, который сможет быстро погрузиться в предметную область и выстроить устойчивую модель данных.

Чем вы будете заниматься

• Проектирование и развитие аналитического хранилища данных (DWH).
• Разработка моделей данных (fact / dimension, агрегаты).
• Построение ETL / ELT-процессов загрузки и трансформации данных.
• Разработка аналитических витрин и BI-моделей.
• Работа с финансовыми данными (кредиты, платежи, просрочка, клиенты, продукты).
• Обеспечение качества, согласованности и историчности данных.
• Оптимизация запросов, моделей данных и расчета показателей.
• Взаимодействие с разработчиками, аналитиками и бизнесом для формализации требований.

Требования

• От 3 лет опыта в Data / DWH разработке.
• Уверенное знание SQL.
• Практический опыт построения DWH / аналитических систем.
• Понимание подходов моделирования данных (Star Schema, Fact / Dimension).
• Опыт разработки ETL / ELT-процессов.
• Понимание принципов построения аналитической отчетности и BI.
• Опыт работы с одной или несколькими аналитическими СУБД (PostgreSQL, MS SQL Server, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, Microsoft Fabric / Synapse).
• Понимание различий между OLTP и OLAP системами.
• Умение проектировать устойчивые и понятные модели данных.

Будет плюсом

• Опыт работы в финансовом домене (банки, МФО, финтех).
• Опыт построения отчетности по кредитному портфелю (выдачи, погашения, просрочка, collection, когортный и винтажный анализ).
• Опыт работы с BI-инструментами (Power BI, Tableau, Superset, Metabase).
• Опыт работы с orchestration-инструментами (Airflow, dbt).
• Опыт использования Python для обработки данных.
• Понимание принципов Data Quality, Data Governance и историзации данных.

Что мы предлагаем

• Полную занятость.
• Офисный формат работы в Ташкенте.
• Работу над аналитической платформой в финтех-домене с прямым влиянием на бизнес.
• Сильную продуктовую и техническую команду.
• Возможность профессионального роста в направлении Data / DWH архитектуры.
• Конкурентную заработную плату.