Загрузи резюме, чтобы видеть мэтчи с вакансиейЗагрузи резюме, чтобы видеть мэтч с вакой
подготовься к отклику
ai-инструменты
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузи резюме
описание
Описания нет
задачи
Анализ и профилирование источников данных: DWH, учетные системы, операционные базы, файловые хранилища, API
Проектирование и развитие аналитических витрин данных для риск-отчетности, мониторинга кредитного портфеля и оценки кредитоспособности
Разработка и оптимизация сложных SQL-запросов (оконные функции, CTE, сложные join, агрегации, подзапросы) для подготовки данных под отчётность и BI
Подготовка производительных витрин для BI-систем, отчётности и аналитических сервисов
Создание и поддержка отчётов и дашбордов в Power BI
Взаимодействие с риск-менеджерами, BI-разработчиками, владельцами источников данных
Контроль качества данных: валидация, проверка целостности, устранение расхождений в отчётности
Участие в разработке и поддержке ETL/ELT-пайплайнов совместно с дата-инженерами
Написание вспомогательных скриптов на Python для автоматизации обработки данных и рутинных задач
Работа с Apache Spark / PySpark для чтения, трансформации и агрегации больших объёмов данных (на уровне поддержки и доработки существующих задач)
требования
Высшее образование
Опыт работы с данными от 2-х лет, желательно в банковской, финансовой, продуктовой сфере или сфере рисков
Уверенное знание SQL: оконные функции, CTE, сложные join, агрегации, подзапросы, работа с большими таблицами
Опыт работы с Greenplum / ClickHouse / PostgreSQL / Oracle / Hadoop/Hive, Trino/Presto или аналогичными хранилищами и аналитическими СУБД
Опыт разработки и внедрения ETL/ELT-процессов и построения регулярных пайплайнов
Опыт работы с Apache Spark / PySpark для чтения, трансформации и агрегации больших объемов данных
Знание Python для автоматизации, обработки данных и написания вспомогательных скриптов
Опыт работы с Apache Airflow / Dagster / Prefect или аналогичными инструментами оркестрации
Опыт работы с BI-инструментами: Tableau / Power BI / Qlik / Yandex DataLens / Apache Superset
Понимание принципов построения DWH, Data Mart, staging-слоев, агрегированных витрин и аналитических слоев данных
Будет плюсом: Понимание риск-метрик, кредитного процесса МСБ и структуры банковских данных; Опыт использования AI-инструментов для ускорения разработки, подготовки документации и анализа кода
условия
Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования
Возможность гибридного или удаленного графика работы
Карьерный рост: ты будешь понимать, что нужно сделать для перехода на другой уровень
Чувство локтя: у нас дружелюбная атмосфера и команда лучших профессионалов, которые готовы делиться с тобой экспертизой
Забота о твоем здоровье: программа ДМС, куда входит стоматология и обслуживание в лучших клиниках города, скидки на абонементы в фитнес-клубы, неформальные спортивные сообщества
Возможности для разнообразного досуга: скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны и бары, в магазины и салоны красоты
Ведущий российский банк, предлагает услуги для частных лиц и бизнеса: кредиты, вклады, карты, ипотека, инвестиции. Работает через отделения, онлайн-банк и мобильное приложение. Удобен для управления финансами и покупок.