Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Описания нет
задачи
Разрабатывать, поддерживать и развивать ETL/ELT-пайплайны для подготовки данных риск-контура малого и среднего бизнеса;
Интегрировать данные из DWH, учетных систем, операционных баз данных, файловых хранилищ и API;
Проектировать и развивать аналитические витрины данных для риск-отчетности, мониторинга кредитного портфеля и оценки кредитоспособности;
Разрабатывать и оптимизировать сложные SQL-запросы, Spark-задачи, ETL/ELT-процессы и структуру витрин данных;
Подготавливать производительные витрины данных для BI-систем, отчетности и аналитических сервисов;
Создавать и поддерживать отчеты и дашборды в Power BI;
Поддерживать CI/CD-процессы для дата-пайплайнов, версионировать код и участвовать в код-ревью;
Взаимодействовать с аналитиками, риск-менеджерами, BI-разработчиками, владельцами источников данных и другими потребителями данных.
требования
Высшее образование;
Опыт работы с данными от 2 лет;
Уверенное знание SQL: оконные функции, CTE, сложные объединения, агрегации, подзапросы и 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 или 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 или 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
Возможность карьерного роста;
ДМС со стоматологией и обслуживанием в лучших клиниках города;
Скидки на абонементы в фитнес-клубы;
Неформальные спортивные сообщества;
Скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, рестораны и бары, магазины и салоны красоты.