Data engineer в DWH

Мы ищем Junior Data Engineer в команду, которая развивает корпоративное хранилище данных (КХД / DWH) с нуля и участвует в создании регуляторных и управленческих витрин. Если тебе интересно работать с данными не только на уровне SQL-запросов, а понимать, откуда данные приходят, как трансформируются, проверяются и попадают в DWH, — будем рады познакомиться.

• Разрабатывать и поддерживать корпоративное хранилище данных (DWH / КХД).
• Создавать модели данных и SQL/dbt-модели на основе S2T (Source-to-Target).
• Разрабатывать регуляторные и управленческие витрины данных.
• Писать и оптимизировать SQL-запросы, процедуры и функции.
• Настраивать и сопровождать ETL/ELT-процессы.
• Разрабатывать и сопровождать задачи в Apache Airflow.
• Проводить проверки качества данных (Data Quality).
• Контролировать корректность загрузки данных и искать причины ошибок.
• Работать с логами и мониторингом процессов загрузки.
• Участвовать в работе с CDC и потоками данных.
• Использовать Git для работы с кодом.
• Взаимодействовать с аналитиками, разработчиками и другими участниками проекта.
• Документировать разработанные решения.

• SQL — обязательно
• Уверенно знать JOIN
• Уверенно знать GROUP BY
• Уверенно знать HAVING
• Уверенно знать подзапросы
• Уверенно знать CTE
• Уверенно знать оконные функции
• Уверенно знать агрегатные функции
• Уверенно знать фильтрацию и сортировку
• Понимать NULL
• Знать основы оптимизации SQL-запросов
• DWH / КХД — обязательно
• Понимать, что такое DWH / КХД и зачем оно используется
• Знать отличие OLTP от OLAP
• Понимать, что такое факт и измерение
• Понимать, что такое витрина данных
• Знать базовые принципы моделирования данных
• Понимать, как данные проходят путь Source → Staging → DWH → Data Mart
• ETL / ELT — обязательно
• Понимать, что такое ETL и ELT
• Знать этапы извлечения, трансформации и загрузки данных
• Понимать, как строится процесс загрузки данных из источника в DWH
• Знать, что такое полная и инкрементальная загрузка
• Знать базовые принципы трансформации данных
• Data Quality — обязательно
• Будет плюсом: желательно — простые stored procedures / functions; желательно иметь опыт с pandas; dbt; Apache Airflow; Oracle; PL/SQL; SQL optimization; Linux; CDC; Oracle GoldenGate; построение DWH с нуля; S2T-мэппинг; Data Quality frameworks; опыт с Data Mart; опыт работы с RegTech / банковскими / финансовыми данными

• Ташкент, офис
• График: 5/2, 09:00–18:00
• Полная занятость
• Зарплата: от 8 000 000 сум
• Работа в команде Data / DWH
• Наставничество и возможность профессионального роста
• Работа над реальным RegTech-проектом
• Возможность развиваться в направлении Data Engineering / DWH