Аналитик DWH

В 2022 году Московской бирже исполнилось 30 лет. Мы появились вместе с современной Россией и за эти годы с нуля создали рынок инвестиций. Сегодня миллионы людей и тысячи компаний доверяют нам и пользуются нашей инфраструктурой.

• Ежедневно на наших торговых платформах совершаются миллионы транзакций в минуту – без задержек, без перебоев;
• Мы храним в депозитарии цифровые записи о каждом активе, который торгуется на бирже;
• Мы следим за тем, чтобы все операции соответствовали правилам торгов и требованиям регуляторов.

А еще мы активно развиваемся и давно вышли за рамки классического биржевого бизнеса.

• Мы разрабатываем и поддерживаем платформы, которые соединяют финансовые компании и клиентов;
• Мы идем на внебиржевой рынок и создаем на нем удобные сервисы;
• Мы открываем новые возможности для инвесторов, корпораций, банков;
• Мы развиваем финансовую культуру страны.

В #moexteam уже больше 2200 человек: ИТ-специалисты и эксперты по развитию рынков, продуктовые и проектные менеджеры, финансисты и юристы, маклеры и многие другие. Мы разные, но всех нас объединяет общая цель – помочь людям и компаниям управлять деньгами, используя передовые технологии и знания.

В Управлении системного и бизнес-анализа открыта вакансия «Аналитик DWH».

Чем предстоит заниматься:

• Взаимодействовать с бизнес-заказчиком, анализировать, уточнять и согласовывать требования;
• Искать источники данных и проверять их качество;
• Разрабатывать модели данных витрин;
• Взаимодействовать с архитектором, разработчиками, тестировщиками;
• Разрабатывать прототипы ETL до передачи в промышленную разработку;
• Писать и выполнять тестовые сценарии, поддерживать сверки с эталонными данными;
• Создавать проектную документацию (требования, модель данных, описание логики трансформации).

Мы ожидаем от Вас:

• Уверенное знание SQL, понимание нормализации, опыт разработки витрин;
• Базовые знания построения хранилищ, витрин, моделей данных;
• Логическое мышление, структурированное выражение своих мыслей устно и письменно;
• Опыт поиска информации, чтения и проектирование модели данных;
• Опыт работы с Jira и Confluence;
• Опыт в банковской сфере и знание Neoflex - хорошее преимущество;
• Представление о BigData, Hadoop, Hive и знание SparkSQL - большущий плюс.