Описание вакансии
Коротко о роли• Опыт системного анализа от трёх лет, включая проекты DWH и аналитической отчётности. • Уверенный SQL: сложные JOIN, CTE, оконные функции, агрегаты;
Задачи:
— Собирать и согласовывать требования бизнеса к отчётам и показателям: формулы, детализация, аналитические разрезы, периоды расчёта и сроки готовности данных.
— Разбирать существующую отчётность, SQL и другую доступную логику расчётов; выявлять неописанные правила, исключения и зависимости.
— Исследовать данные 1С и других HR-систем: структуру, ключи, связи, историчность и качество; определять достаточность данных для воспроизведения расчётов.
— Проектировать модели и преобразования в слоях DWH, переиспользуемые расчёты и витрины для BI.
— Готовить технические спецификации, S2T-маппинги, схемы потоков и критерии приёмки.
— Проводить сверку новой и существующей отчётности, объяснять расхождения с учётом дат среза, перерасчётов и изменений исходных данных.
— Участвовать в планировании поэтапного переноса отчётов, согласовании результатов с бизнесом и переключении потребителей.
— Прорабатывать новые источники и изменения действующих потоков, оценивать влияние на зависимые витрины и отчёты.
Требования:
— Опыт системного анализа от трёх лет, включая проекты DWH и аналитической отчётности.
— Уверенное владение SQL: сложные JOIN, CTE, оконные функции, агрегаты; чтение и восстановление логики чужих запросов, поиск причин расхождений, понимание планов выполнения.
— Навыки обратного анализа расчётов: умение восстановить алгоритм по реализации, документации, примерам отчётов и обсуждениям с владельцами; формализовать его для реализации в DWH.
— Знание моделирования данных: гранулярность, бизнесовые и технические ключи, кардинальности, факты и измерения, историзация; практический опыт проектирования витрин.
— Понимание принципов DWH и ETL/ELT: слои хранилища, полные и инкрементальные загрузки, CDC, обработка удалений, поздних данных и перерасчётов прошлых периодов.
— Опыт исследования источников: профилирование, определение связей и ограничений, выявление недостающих данных; понимание особенностей обмена через БД, API и файлы.
— Навыки составления требований и документации: однозначное описание формул, преобразований, фильтров, исключений, правил обработки и дублей; ER-диаграммы и схемы потоков.
— Контроль качества и приёмка: проверки полноты, уникальности, целостности и актуальности; сверка результатов на уровне записей и итоговых показателей, подготовка проверяемых критериев приёмки.
— Подготовка данных для BI: понимание влияния детализации, связей и агрегаций на корректность показателей.
— Опыт работы с Jira, Confluence и Git.
— Soft skills: умение работать с неполной документацией, задавать точные вопросы и проверять предположения на данных; обсуждение бизнес-смысла показателей с заказчиками и технических решений с разработчиками; структурирование задач, фиксация договорённостей и аргументация решений; самостоятельное ведение работы с уведомлением о зависимостях, рисках и блокерах; внимательность к деталям и доведение задач до согласованного результата.
Будет плюсом:
— Опыт переноса отчётности из операционных систем в DWH и BI.
— Знакомство со структурой данных 1С, особенно ЗУП: справочники, документы, регистры и периодические данные.
— Понимание HR-показателей: численность, кадровые движения, рабочее время, начисления и организационная структура.
— Опыт работы с Trino/Impala, Airflow, S3, Apache Iceberg, ClickHouse, dbt.
— Знакомство с Data Vault или Anchor Modeling, каталогами метаданных и lineage.
— Навыки Python для исследования данных и автоматизации сверок.
— Опыт работы с персональными данными и требованиями к разграничению доступа.