О позиции
Мы ищем DWH аналитика для присоединения к нашей команде. Эта вакансия DWH аналитика предлагает возможность работать с передовыми технологиями в области обработки данных и анализа. Вы будете заниматься анализом функционала хранилища данных и взаимодействовать с внутренними заказчиками, что позволит вам внести значимый вклад в развитие бизнес-процессов.
Чем вы будете заниматься
- Анализ имеющегося функционала хранилища данных для целей миграции бизнес-процессов;
- Анализ новых требований от заказчиков по задачам развития отчетности;
- Реализация изменений и тестирование на стороне DWH;
- Взаимодействие с внутренними заказчиками и системными аналитиками-экспертами;
- Написание технических задач для развития детального и витринного уровней DWH;
- Анализ и контроль качества загрузки данных в DWH;
- Описание логической и физической модели DWH и сопровождение документации.
Требования
- Высшее образование (техническая специализация будет плюсом);
- Владение SQL на уровне Middle / начальный Senior (знание оконных функций, ранжирование, группировки, подзапросы);
- Опыт работы с Hadoop, GreenPlum, Airflow, Spark, Kafka, ClickHouse, Oracle, FineBI.
Будет плюсом
- Опыт работы в крупных проектах;
- Знание английского языка на техническом уровне.
Что мы предлагаем
- Конкурентная зарплата до 1900 ₽/ч, что составляет до 570 000 ₽ в месяц;
- Возможность работать удаленно;
- Доступ к обучающим материалам и курсам;
- Дружелюбная команда и поддержка в развитии.
Присоединяйтесь к нашей команде как DWH аналитик и развивайте свои навыки в области анализа данных!
Вакансия DWH аналитика предлагает интересные задачи и конкурентную зарплату. Однако, требования к опыту могут быть высокими для некоторых кандидатов.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание SQL и опыт работы с базами данных, такими как Greenplum и Oracle, для эффективного анализа данных и оптимизации запросов.
Способность к самоорганизации и высокой степени ответственности, что особенно важно для удаленной работы, чтобы успешно управлять своим временем и проектами.
Опыт работы с инструментами обработки данных, такими как Hadoop и Spark, а также знание принципов ETL-процессов для интеграции и миграции данных.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Data Analytics
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев