«Школа 21» — образовательная инициатива Сбера. Мы готовим специалистов мирового уровня в области информационных технологий по уникальной образовательной методологии: без менторов, без лекций, без оценок. Уже сейчас у нас учится свыше 8 600 человек, и, что важно, обучение в «Школе 21» бесплатно.
Сейчас в команду мы ищем Ведущего аналитика по данным в дата-архиве (DWH)
Какие задачи необходимо будет решать:
- Развивать и поддерживать витрины данных и аналитические модели в дата-архиве (DWH);
- Писать и оптимизировать SQL-запросы, работать с большими объемами данных;
- Строить и дорабатывать дашборды в системе бизнес-аналитики (Superset), делать их удобными и полезными для бизнеса;
- Работать с новыми источниками данных (программные интерфейсы, внешние сервисы), приводить данные к удобной структуре;
- Участвовать в развитии аналитической инфраструктуры (системы трансформации данных, dbt, система автоматизации потоков данных — Airflow), применять подходы к моделированию данных;
- Автоматизировать сбор и обработку данных, снижать количество ручных выгрузок;
- Взаимодействовать с продуктовой командой, отделом маркетинга и другими отделами, помогать им принимать решения на основе данных;
- Самостоятельно разбирать задачи, уточнять требования и предлагать решения;
- Проактивно находить точки роста и предлагать улучшения в аналитике и бизнес-процессах;
- По желанию — участвовать в развитии направления искусственного интеллекта и машинного обучения, а также в применении больших языковых моделей (больших языковых моделей — ЛЛМ) в аналитических задачах.
Что необходимо для этого:
- Опыт работы аналитиком данных от трёх лет (уровень средний плюс / старший), опыт самостоятельного ведения задач — от постановки до выполнения;
- Уверенное владение языком структурированных запросов (SQL): создание сложных запросов, использование оконных функций, оптимизация, работа с большими объемами данных;
- Опыт работы с реляционными системами управления базами данных (например, PostgreSQL, ClickHouse или аналогами), понимание принципов хранения и обработки данных;
- Практический опыт построения витрин данных и аналитических моделей в дата-архиве (DWH), знание нормализации и денормализации, схем «звезда» и «снежинка»;
- Опыт работы с системами бизнес-аналитики (Superset, Metabase, Tableau, Power BI), умение создавать дашборды, широко используемые бизнесом;
- Использование языка программирования Python для анализа данных и автоматизации: работа с библиотеками pandas, взаимодействие с API, написание скриптов для извлечения, трансформации и загрузки данных (ETL);
- Понимание процессов ETL и ELT, опыт работы с потоками данных (пайплайнами);
- Опыт работы с системой трансформации данных (dbt или аналогичные инструменты);
- Опыт работы с системой автоматизации обработки потоков задач (например, Airflow), понимание зависимостей и планирования процессов;
- Понимание архитектуры дата-архивов и полного пути данных — от источника до витрины;
- Опыт работы с метриками продукта или маркетинга;
- Умение самостоятельно разбивать задачи, взаимодействовать с бизнесом и доводить проекты до завершения;
- Умение ясно и понятно доносить выводы и резултаты анализа.
Из бонусов и условий: