Задачи:
— Проектировать и развивать модель данных DWH по методологии Data Vault
— Собирать и формализовать требования к источникам, витринам и загрузкам
— Проектировать потоки данных от источников (PostgreSQL и ClickHouse) до целевых слоёв хранилища
— Писать и оптимизировать SQL-запросы под Greenplum
— Описывать логику трансформаций и участвовать в постановке задач разработчикам
— Развивать процессы контроля качества данных (DQ)
Требования:
— Уверенный SQL и опыт работы с Greenplum
— Знания основ и моделей хранилищ данных
— Практический опыт проектирования по Data Vault
— Опыт работы с реляционными источниками (PostgreSQL) и аналитическими СУБД (ClickHouse)
Будет большим плюсом:
— Опыт работы с dbt
— Airflow
— Инструменты контроля качества данных (Soda Core или аналоги)
Условия:
— Официальное трудоустройство в штат компании по ТК РФ
— Гибкий формат работы: возможность удалённо работать или в офисе в Москве (в одной минуте ходьбы от м. Технопарк)
— Расширенная программа ДМС со стоматологией с первого дня работы
— Доплата по больничному листу до оклада до 5 рабочих дней в год
— Линия психологической поддержки
— Врач в офисе и массажные кресла (для сотрудников в Москве)
— Бесплатные посещения фитнес-клуба А-sport на ст. м. Технопарк
— Корпоративная программа профессионального обучения совместно с Альфа Групп
— Возможность участия в профильных конференциях
— Онлайн-библиотека
— Карьерное развитие и программа наставничества
— Кафетерий льгот через 6 месяцев (спорт, организация рабочего места, здоровье, дети, питомцы, благотворительность и др.)
— Корпоративные мероприятия и тимбилдинги в онлайн и офлайн формате
— Подарки к праздникам и материальная помощь по особым случаям
— 3 дня 100% оплачиваемых day off в году
Группа компаний «ДОМ.РФ» реализует национальные проекты в области жилищного строительства и ипотеки. Более 25 лет занимается развитием жилищной сферы в России. В компании работает более 9 тысяч человек, из которых более 1,5 тысяч — команда цифровой вертикали. ИТ-команда проводит цифровую трансформацию строительной отрасли и создает инновационные ИТ-продукты для людей, бизнеса и государства.
Описание:
Ищем разработчика-аналитика DWH в направление Рисков. Позиция предполагает примерно 60-70% разработки, остальная часть — аналитика и взаимодействие с заказчиком.
Задачи:
— Проводить проектную коммуникацию с представителями бизнес-заказчика для уточнения бизнес-требований
— Выявлять и анализировать бизнес-требования, потребности и проблемы заказчика
— Формировать спецификации требований, описание логических моделей, структур данных и проектных решений (хранилища и витрины данных)
— Согласовывать проектные решения с архитекторами, разработчиками и аналитиками смежных команд
— Проектировать и разрабатывать ETL/ELT процессы, слои хранилища и витрины данных
— Разрабатывать и оптимизировать SQL-запросы
— Проводить внутреннее тестирование и контроль качества информационных продуктов
— Участвовать в приёмочных испытаниях информационных продуктов и документации с заказчиками
— Обеспечивать контроль качества данных и их целостность
Требования:
— Высшее образование: техническое, математическое или финансовое
— Опыт работы не менее 5 лет
— Уверенные знания Python, GIT, Airflow (DAG с декомпозицией задач, зависимостями, сенсорами)
— Глубокое знание SQL: оконные функции, процедуры, функции, вложенные запросы, опыт оптимизации запросов
— Понимание индексов, партиций, ключей, нормальных форм, SCD
— Понимание моделирования данных, построения хранилища, репликации и консистентности данных
— Умение рефакторить код и проводить миграцию из одной системы в другую
— Знание принципов CI/CD
Будет плюсом:
— Знание PL/SQL для Oracle, Postres, Greenplum или иной MPP СУБД
— Опыт работы с API
— Знание ООП, DBT, Kafka, Bash, SAS, разработка кастомных Airflow операторов
Компания ДОМ.РФ реализует национальные проекты в области жилищного строительства и ипотеки, занимается развитием жилищной сферы в России более 25 лет. В компании работает более 9 тысяч человек, из которых более 1,5 тысяч в цифровой вертикали, которая проводит цифровую трансформацию строительной отрасли и создает инновационные ИТ-продукты.
Описание вакансии:
Мы ищем разработчика-аналитика DWH в направление Рисков. Работа состоит примерно из 60-70% разработки и остальной части аналитики и взаимодействия с заказчиком.
Задачи:
— Проводить проектную коммуникацию с бизнес-заказчиком для уточнения бизнес-требований
— Выявлять и анализировать бизнес-требования, потребности и проблемы заказчика
— Формировать спецификации требований, описания логических моделей, структур данных и проектных решений (хранилища и витрины данных)
— Согласовывать проектные решения с архитекторами, разработчиками и аналитиками смежных команд
— Проектировать и разрабатывать ETL/ELT процессы, слои хранилища и витрины данных
— Разрабатывать и оптимизировать SQL-запросы
— Проводить внутреннее тестирование и контроль качества информационных продуктов
— Участвовать в приёмочных испытаниях информационных продуктов и документации с заказчиками
— Обеспечивать контроль качества данных и их целостность
Требования:
— Высшее техническое, математическое или финансовое образование
— Опыт работы не менее 5 лет
— Уверенные знания Python, GIT, Airflow (DAG с декомпозицией задач, зависимостями, сенсорами)
— Глубокое знание SQL: оконные функции, процедуры, функции, вложенные запросы, опыт оптимизации запросов
— Понимание индексов, партиций, ключей, нормальных форм, SCD
— Понимание моделирования данных, построения хранилища, репликации и консистентности данных
— Умение рефакторить код и проводить миграцию из одной системы в другую
— Знание принципов CI/CD
Будет плюсом:
— Знание PL/SQL для Oracle, Postres, Greenplum или иной MPP СУБД
— Опыт работы с API
— Знание ООП, DBT, Kafka, Bash, SAS, разработка кастомных Airflow операторов
УдалённоseniorМосква
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Проект
Крупный ритейл мебели и товаров для сна.
Ожидания от кандидата
- Понимание теории реляционных баз данных и архитектуры хранилищ данных, включая ключевые структуры и процессы;
- Владение методологиями проектирования и построения хранилищ данных;
- Знание подходов к формированию управленческой отчётности: умение готовить данные для витрин, выполнять выверки и контролировать целостность информации;
- Практическое применение Python в разработке решений для обработки и трансформации данных;
- Опыт работы с Airflow и понимание принципов оркестрации ETL‑процессов;
- Уверенное владение SQL, в том числе при работе с большими объёмами данных;
- Опыт использования DBT для построения и поддержки витрин данных;
- Практический опыт работы с ArenadataDB, Postgres и Greenplum; понимание особенностей обработки данных в MPP‑системах;
- Навыки оптимизации запросов для повышения производительности и снижения нагрузки на хранилище;
- Умение работать в команде по принципам командной разработки, владение Git для контроля версий и совместной работы с кодом.
Задачи на проекте
- Оптимизация и выверка запросов для построения витрин отчетности.
Условия работы
ТК РФ до 150 к на руки
ИП РФ до 1100 руб/час
Digital подразделение крупной производственной компании в поисках Data Engineer (Middle / Senior) в команду, которая строит Корпоративное Хранилище Данных и data-платформы для всего бизнеса.
Основной стек проекта:
Язык программирования Python
Базы данных Greenplum и PostgreSQL
Фреймворк Data Build Tool (DBT)
Фреймворк Spark
Брокер сообщений Kafka
Оркестратор Airflow
Инфраструктура: Kubernetes
Управление инфраструктурой: Terraform, Ansible
Управление кодом: GitLab, SonarQube
Мониторинг: Prometheus, Grafana, AlertManager
Задачи:
— Разработка и поддержка ETL/ELT-процессов в Корпоративное Хранилище Данных
— Организация и оптимизация пайплайнов данных
— Разработка витрин данных и обеспечение качества данных
— Настройка и поддержка инфраструктуры данных (Airflow, Spark, Kafka, DBT)
— Взаимодействие с заказчиками: от сбора требований до внедрения и сопровождения решений
— Документирование и презентация результатов
Требования:
— Опыт работы Data Engineer от 5 лет
— Высшее образование (IT/математика/математическая статистика/физика)
— Отличное знание Python и SQL
— Опыт работы с реляционными БД (Greenplum / PostgreSQL)
— Знание современных технологий обработки больших данных
— Опыт с Airflow, Spark, Kafka, DBT — будет преимуществом
— Умение работать в команде, сильные аналитические навыки и ответственность
Условия:
— Официальное оформление по ТК РФ
— Возможность выбора формата работы (удаленка, гибрид, офис)
— Развитый социальный пакет, ДМС, бонусы
Задачи:
— Построение семантического слоя для финансовой отчетности, превращая бизнес-логику в надежные наборы данных золотого уровня.
— Создание аналитического слоя для маркетинга и роста, обеспечивая самостоятельную отчетность по привлечению, воронкам и эффективности кампаний.
— Определение масштабируемости аналитической инженерии в команде, поддержка моделей данных других аналитиков и формирование технических стандартов.
Обязанности:
— Владение семантическим слоем для финансовой отчетности, обеспечивая единый источник правды для бизнес-метрик.
— Владение аналитическим слоем для маркетинга и роста, от моделирования данных до самостоятельной отчетности.
— Создание и поддержка моделей dbt (staging, intermediate, marts) с тестами, документацией и переиспользуемыми макросами.
— Проектирование масштабируемых моделей данных в слоях Databricks silver и gold с применением размерного моделирования.
— Поддержка других аналитиков в оптимизации моделей данных при проблемах с производительностью или надежностью.
— Вклад в определение стратегии и стандартов аналитической инженерии по мере роста команды.
Требования:
— Сильные навыки SQL, включая сложные запросы, оконные функции и оптимизацию запросов на больших данных.
— Практический опыт работы с dbt: модели, макросы, тесты, документация и CI.
— Опыт размерного моделирования (3NF/Inmon, star schema, anchor modeling).
— Опыт построения семантических слоев или поддержания единого источника правды для бизнес-метрик.
— Опыт в банковской сфере или финтехе будет плюсом, особенно в моделировании данных для финансовых продуктов.
— Уверенность в работе с Git в ELT-воркфлоу.
Условия:
— Владение и гибкость в работе.
— План опционов на акции с четырехлетним вестингом и 25% клиффом после первого года.
— Удаленная работа с основными часами сотрудничества с 12:00 до 19:00 по манильскому времени (UTC+8).
— Предоставление инструментов и оборудования компанией.
— Медицинская страховка для сотрудника и семьи с софинансированием или возмещением, в зависимости от местоположения и политики.
— Доступ к внутреннему специалисту по психическому здоровью.
— 22 дня отпуска, государственные праздники Филиппин и 15 больничных дней.
— Возможности для роста и обмена опытом через внутренние встречи экспертов, внешние конференции, выступления и публикации.
— Спонсируемые компанией поездки в Манилу для личных встреч с командой.
— Регулярные командные выезды, спортивные мероприятия и события.
— Возможность для высокоэффективных команд получить неделю в пляжном доме в Юго-Восточной Азии.
Задачи:
— построение ETL-процессов: разработка и настройка конвейеров по сбору и трансформации данных из различных источников;
— работа с современным стеком трансформации: освоение и применение DBT для превращения «сырых» данных в чистые аналитические витрины;
— оркестрация данных: настройка и поддержка рабочих процессов (pipelines) в Dagster для своевременного и безошибочного обновления данных в отчетах;
— управление хранилищами: работа с Postgres и высокопроизводительной колончатой базой данных Clickhouse для обеспечения скорости работы отчетов;
— визуализация смыслов: разработка интерактивных BI-отчетов в Apache Superset для поддержки бизнес-решений;
— оптимизация выборок: анализ и ускорение тяжелых запросов для повышения производительности системы отчетности.
Требования:
— уверенное владение SQL (сложные выборки, агрегатные функции, оптимизация запросов);
— понимание устройства реляционных баз данных, в частности PostgreSQL, и принципов построения аналитических хранилищ;
— базовые знания Python, умение писать скрипты для обработки данных и автоматизации простых задач;
— аналитический склад ума, способность работать с большими массивами данных, выявлять закономерности и структурировать информацию.
Желательный опыт:
— опыт создания дашбордов в BI-инструментах (Apache Superset, Tableau, Power BI или аналогичных);
— понимание концепций ETL/ELT;
— понимание архитектуры данных, разницы между OLTP и OLAP системами (например, использование Clickhouse для аналитики);
— интерес к современным инструментам DBT и оркестраторам данных (Airflow, Dagster).
Условия:
— срочный трудовой договор на 3 месяца;
— график 5/2, не более 30 часов в неделю;
— возможна удалённая, офисная или гибридная работа;
— стажировка доступна студентам любых ВУЗов и форм обучения, включая заочную и магистратуру.
Задачи:
— построение ETL-процессов: разработка и настройка конвейеров по сбору и трансформации данных из различных источников;
— работа с современным стеком трансформации: освоение и применение DBT для превращения «сырых» данных в чистые аналитические витрины;
— оркестрация данных: настройка и поддержка рабочих процессов (pipelines) в Dagster для своевременного и безошибочного обновления данных в отчетах;
— управление хранилищами: работа с Postgres и высокопроизводительной колончатой базой данных Clickhouse для обеспечения скорости работы отчетов;
— визуализация смыслов: разработка интерактивных BI-отчетов в Apache Superset для поддержки принятия бизнес-решений;
— оптимизация выборок: анализ и ускорение тяжелых запросов для повышения производительности системы отчетности.
Требования:
— уверенное владение SQL (сложные выборки, агрегатные функции, оптимизация запросов);
— понимание устройства реляционных баз данных, в частности PostgreSQL, и принципов построения аналитических хранилищ;
— базовые знания Python, умение писать скрипты для обработки данных и автоматизации простых задач;
— аналитический склад ума, способность работать с большими массивами данных, выявлять закономерности и структурировать информацию.
Желательный опыт:
— создание дашбордов в BI-инструментах (Apache Superset, Tableau, Power BI или аналогичных);
— понимание концепций ETL/ELT;
— понимание архитектуры данных, разницы между OLTP и OLAP системами (например, использование Clickhouse для аналитики);
— интерес к современным инструментам DBT и оркестраторам данных (Airflow, Dagster).
Условия:
— срочный трудовой договор на 3 месяца;
— график 5/2, не более 30 часов в неделю;
— возможность работы удаленно, в офисе или в гибридном формате;
— стажировка открыта для студентов любых ВУЗов и форм обучения, включая заочную и магистратуру.
Требования:
— Фокус: CDP, DWH-модели, dbt, Data Vault 2.0
— Стек: SQL, dbt, Data Vault 2.0, Data Modeling, Source-to-Target Mapping, Data Documentation на английском языке
— 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
Обязанности:
— 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
Задачи:
— Взять на себя ответственность за домен финансовых данных
— Обеспечить точность, надежность и доверие к данным для отчетности и планирования
Требования:
— Сильные навыки Python и SQL
— Опыт работы с dbt и построением моделей данных
— Коммерческий опыт работы с финансовыми или платежными данными
— Опыт процессов сверки и контроля качества данных
— Свободное владение русским языком
— Уверенность в работе с неструктурированными, дублированными, задержанными или неконсистентными данными
— Сильное чувство ответственности и способность работать автономно
— Умение глубоко анализировать данные и объяснять сложные вопросы финансовым и бизнес-стейкхолдерам
Условия:
— Полностью удаленная работа или гибридный формат в Кипре
— Гибкий график
— Конкурентная компенсация и опционы на акции
— Обеспечение оборудованием
— 21 день ежегодного отпуска плюс местные праздничные дни
ГибридCyprus
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 2 · Job Hunters