аналитик данных DWH

Описания нет

• Анализировать потребности бизнеса в подготовленных данных
• Подготавливать требования к методологии расчёта показателей
• Проектировать модели данных презентационного и детального слоёв
• Искать релевантные источники данных и профилировать данные в источниках и на платформе
• Разрабатывать алгоритмы построения витрин данных и объектов детального слоя
• Разрабатывать прототипы витрин и согласовывать их с потребителями
• Сопровождать разработку витрин на всех этапах: разработку потоков, тестирование, UAT, передачу на поддержку и решение инцидентов на третьей линии
• Оценивать вычислительные ресурсы, необходимые для решения задач, включая хранилище и вычислительные мощности
• Оценивать трудозатраты на доработки
• Определять логику проверки качества данных и внедрять её для создаваемых витрин

• Уверенно понимать принципы построения платформ данных: DWH, OLAP, Data Lake, Lakehouse
• Знать методологии проектирования моделей данных Kimball и Data Vault и иметь практический опыт их применения
• Иметь опыт работы с большими объёмами данных — миллиардами записей и терабайтами данных
• Экспертно знать SQL
• Знать реляционные СУБД: PostgreSQL, Oracle, MS SQL
• Понимать принципы работы с MPP-системами и иметь практический опыт: GreenPlum, Clickhouse, Trino
• Уметь анализировать потоки данных и их зависимости: ETL/ELT, Airflow
• Уметь структурировать слабоформализованные требования в описания витрин данных
• Уметь оптимизировать сложные запросы
• Иметь опыт работы с распределёнными хранилищами: Hadoop, S3
• Грамотно говорить и писать
• Уметь планировать рабочее время и ставить задачи смежным подразделениям
• Обладать сильными коммуникативными навыками для общения с бизнес-заказчиками, разработчиками и администраторами

• Условий в вакансии нет