Аналитик данных

Ищем аналитика данных с сильным уклоном в DWH, аналитические витрины и качество данных. Эта роль для человека, которому интересно строить аналитический слой для отдела аналитики бизнеса: разбираться в логике метрик, проектировать витрины, описывать источники и зависимости, настраивать проверки качества данных и делать расчёты устойчивыми.

Стек: ClickHouse, Python, Airflow, Superset, Git, Jira, DataHub, Confluence.

Почему будет интересно:

• Возможность строить аналитический слой для большого digital-продукта;

• Работа на стыке аналитики, DWH и бизнес-логики метрик;

• Задачи про качество данных, устойчивость расчётов и понятную архитектуру витрин;

• Влияние на скорость и надёжность работы всей аналитики;

• Развитие в сторону DWH, data products и аналитической архитектуры.

Чем предстоит заниматься:

• Проектировать, развивать и повышать надежность аналитических витрин для бизнес-метрик, контентной аналитики и регулярной отчётности;

• Разбираться в источниках, бизнес-логике, зависимостях и правилах расчёта метрик;

• Переводить бизнес-логику показателей в понятные и поддерживаемые модели данных;

• Оптимизировать SQL-запросы и витрины для больших объёмов данных в ClickHouse;

• Развивать и поддерживать аналитические пайплайны и DAG’и в Airflow;

• Документировать логику витрин, источники, метрики, зависимости и ограничения расчётов.

Что для нас важно:

• Опыт работы аналитиком данных с фокусом на витрины, отчётность, DWH или сложные расчёты метрик;

• Умение писать производительные, читаемые и поддерживаемые SQL-запросы;

• Опыт построения аналитических витрин, data marts или регулярных расчётных слоёв;

• Умение разбираться в бизнес-логике метрик и переводить её в расчётную логику;

• Опыт работы с ClickHouse или другими колоночными аналитическими СУБД;

• Знание Python для автоматизации, проверок качества данных и работы с данными;

• Опыт работы с Airflow или другими оркестраторами на уровне DAG’ов, зависимостей и регулярных…