Аналитик DWH (Middle)

Описание

Привет! Мы аккредитованная IT-компания Maxim Technology. Занимаемся разработкой платформы для пассажирских и грузовых поездок. Самый крупный из наших заказчиков сервис Maxim. Мы первыми начали менять рынок поездок, создав для Maxim цифровую платформу для связи пассажира и водителя раньше Uber и Gett.

Сегодня наша команда работает над высоконагруженными сервисами в сутки платформа обрабатывает более миллиона заказов. Наше ПО лидер рынка в регионах России, и мы не собираемся останавливаться на достигнутом!

Наша команда растёт быстрыми темпами, и сейчас в штате более 500 IT-специалистов. Офисы компании располагаются в Кургане, Тюмени, Набережных Челнах, Казани, Екатеринбурге и Санкт-Петербурге, но у нас можно работать и удалённо.

Сейчас мы в поиске Аналитика DWH уровня Middle , которого ждут следующие задачи:

• Проектировать и документировать логическую модель данных в хранилище, требования к историчности и очистке;
• Проектировать структуры как общих витрин, так и срезов под конкретные дашборды отчеты;
• Готовить задания для инженеров на разработку ETL-процессов в Airflow (схемы, SQL-прототипы, правила);
• Развивать качество данных и внедрять Data Quality процессы определять, какие проверки нужны и где их запускать;
• Участвовать во внедрении каталога метаданных и поддерживать его актуальность.

От будущего коллеги мы ожидаем:

• Понимание и опыт применения методологий моделирования данных: Dimensional Modeling, концепции SCD (Slowly Changing Dimensions), базовые принципы Data Vault 2.0;
• Умение анализировать источники данных (SQL-запросы, API, логи, сырые файлы), выявлять бизнес-сущности, связи, аномалии и правила трансформации;
• Опыт прототипирования структур витрин (датасетов) для аналитики и дашбордов;
• Продвинутый SQL (оконные функции, CTE, сложные JOIN). Опыт работы с PostgreSQL (как основой для Greenplum) обязателен.

Будет плюсом:

• Понимание работы Airflow (что такое DAG, задача, как оркестрируются пайплайны) для адекватной постановки задач инженерам;

• Понимание особенностей Greenplum (MPP, распределенные таблицы) и ClickHouse (колоночное хранение, движки таблиц) для осознанного проектирования под конкретную СУБД;

• Опыт работы с метаданными (каталогизация данных, поиск по lineage). Знакомство с OpenMetadata и опыт внедрения будет огромным плюсом;

• Опыт внедрения Data Quality.

Что дальше?

У нас простой процесс подбора. Тебя ждет интервью с HR и руководителем команды, и после этого мы выходим с оффером.
Отправляй свой отклик! Мы тебя ждем.