Системный аналитик DWH — проектная работа@ Extyl

180K ₽–320K ₽/мес

оценка на руки

Data Analytics Middle Удалённо

SQL dbt Data Vault 2.0 Data Modeling Data Documentation

Опубликовано 30.09.2026

180K ₽–320K ₽/мес

оценка на руки

Опубликовано 30.09.2026

О позиции

Компания Extyl ищет системного аналитика DWH для проектной работы. Формат работы: удалённо.

Чем вы будете заниматься

Разработка и поддержка моделей данных в dbt.
Проектирование аналитических сущностей и витрин.
Работа с Data Vault 2.0: hubs, links, satellites, marts.
Написание и оптимизация SQL-запросов.
Описание данных и подготовка технической документации на английском языке.
Анализ источников данных и согласование бизнес-правил.
Участие в развитии CDP-контуров: клиентский профиль, события, атрибуты, сегменты.
Проверка качества данных и базовая data validation.

Требования

Опыт работы аналитиком данных / analytics engineer от 3 лет.
Уверенный SQL.
Практический опыт с dbt.
Понимание принципов моделирования данных.
Опыт или хорошее понимание Data Vault 2.0.
Умение документировать данные, метрики и бизнес-правила.
Готовность писать описание данных на английском языке.
Самостоятельность на уровне Middle+: умеет разбираться в источниках, задавать правильные вопросы и доводить модель до production-ready состояния.

Будет плюсом

Опыт в CDP / CRM / customer analytics.
Опыт работы с DWH и витринными слоями данных.
Понимание event-driven данных и клиентских событий.
Опыт описания data contracts, data lineage или business glossary.

Обязательные

0/1

Желательные

0/1

Бонус

0/1

Почему эта вакансия

6.8

6.8 из 10

оценка совпадения

Вакансия предлагает интересные задачи в области DWH и аналитики данных. Условия работы удалённые, что является плюсом. Однако, зарплата не указана, что снижает привлекательность.

Кто здесь добьётся успеха

→

Глубокое знание SQL и опыт работы с dbt для создания и поддержки моделей данных, что позволяет эффективно разрабатывать аналитические решения.

→

Способность работать самостоятельно в удалённом режиме, проявляя проактивность и самоорганизацию, что критически важно для успешного выполнения проектных задач.

→

Опыт работы с методологией Data Vault 2.0, включая проектирование и оптимизацию hubs, links и satellites, что помогает в создании эффективной архитектуры данных.

Ресурсы для обучения

→Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучениеКурс

→Онлайн-курсы по Data Science: обучение с нуляКурс

→Профессия Data Scientist: Начальный уровень, Бесплатно - StepikКурс

Карьерный путь

Системный аналитик DWH — проектная работа (Сейчас)→Старший системный аналитик DWH (1–2 года)→Руководитель проектов в области аналитики данных (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка SQL 2026

$20B

Годовой рост

9.5%

Внедрение AI

35%

Инвестиции

+150%

Навыки и требования

Обязательные

SQLdbtData Vault 2.0

Растущий спрос

Python для анализа данныхApache SparkETL-процессы

Снижающийся спрос

Oracle PL/SQLMicrosoft Access

Тренды отрасли

Увеличение использования облачных хранилищ

Около 40% всех данных теперь хранятся в облачных системах, что требует от аналитиков навыков работы с облачными решениями.

Рост популярности Data Vault 2.0

Согласно последним исследованиям, 60% компаний, использующих хранилища данных, переходят на методологию Data Vault 2.0 для повышения гибкости и скорости разработки.