Системный аналитик — связующее звено между бизнесом, продуктовой разработкой и командой данных. Отвечает за то, чтобы бизнес-требования переводились в формальные контракты данных и доводились до стабильных выгрузок с понятным Data Quality.
Чем предстоит заниматься:
- Снимать требования с бизнес-заказчиков: что за отчёт/витрина нужны, какие поля, в какой периодичности, как используются в учётных и финансовых процессах
- Разбираться, где физически лежат нужные данные в источниках, и фиксировать маппинг бизнес-сущность → таблица/поле
- Проектировать и поддерживать контракты данных между продуктовой разработкой и потребителями:
- схемы сообщений, форматы выгрузок, контракты API
- правила обратной совместимости и процесс согласования breaking changes
- SLA на свежесть, полноту и доступность данных
- Формализовать Data Quality:
- формулировать DQ-проверки для витрин (полнота, своевременность, ссылочная целостность, бизнес-инварианты)
- вместе с дата-инженерами заводить тесты, мониторинг и алертинг
- Поддерживать актуальную документацию по интеграциям: схемы потоков, описания витрин и выгрузок, контракты
- Декомпозировать задачи для команд, защищать приоритеты перед стейкхолдерами, отслеживать сроки
- Участвовать в дизайн-ревью изменений в источниках и оценивать влияние на потребителей до выкладки
Стек, с которым предстоит работать:
PostgreSQL, Kafka, Debezium (CDC), Spark, Iceberg, Trino, Airflow, S3, Clickhouse, Schema Registry, Jira, Confluence.
От аналитика не ждём писать прод-код, но ждём свободного чтения SQL, понимания идеологии CDC/streaming и способности самостоятельно проверить данные в источниках и хранилище.
Что для нас важно:
- 3+ года в роли системного/бизнес-аналитика в продуктах с серьёзной дата-составляющей (маркетплейс, финтех, ритейл, банкинг, логистика)
- Уверенный SQL: оконные функции, джойны нескольких источников, понимание планов выполнения
- Опыт проектирования интеграций между системами: API, файловый обмен, очереди — умение зафиксировать контракт так, чтобы он пережил изменения с обеих сторон
- Опыт работы с CDC, потоковыми данными, форматами Avro/JSON/Parquet — или готовность быстро в это погрузиться
- Опыт формализации Data Quality: какие бывают типы проверок, как их выражать, как настраивать алерты и эскалации
- Умение разговаривать с бизнесом на его языке и переводить требования в технические спецификации
- Опыт документирования в Confluence/аналог: схемы потоков, ERD, sequence-диаграммы, спецификации обмена
- Русский язык — свободный
Будет плюсом:
- Опыт интеграций с учётными системами (1С и аналоги), понимание учётной и финансовой логики
- Опыт в маркетплейсах или ритейле — понимание процессов закупок, складского учёта, расчётов с поставщиками
- Опыт работы с Iceberg/Delta Lake, Trino, Airflow
- Опыт внедрения практик Data Contract / Data Mesh
- Знание Python на уровне ad-hoc проверок данных и прототипов
Почему это интересно:
- Роль с высоким уровнем влияния: вы напрямую закрываете боль бизнеса и устраняете системные проблемы в интеграциях, а не точечно тушите инциденты
- Зрелая дата-платформа со взрослым стеком (Lakehouse, CDC, Trino) и одновременно много возможностей построить процессы с нуля — контракты данных, DQ-практики, governance
- Реальная зона ответственности и широкая автономия — вы являетесь владельцем процесса, а не исполнителем тикетов
- Сильная команда: дата-инженеры, аналитики, DQ-инженеры, продуктовые разработчики — есть у кого учиться и с кем расти
- Совместные OKR с продуктовыми командами — измеримый результат, а не «проект ради проекта»
Что мы предлагаем:
- Удаленка из любой точки мира или уютный офис в Ташкенте;
- Карьерное развитие - даём действительно неограниченные возможности для роста;
- Зарплата на уровне топовых компаний;
- Уникальная культура – мы сохранили дух стартапа, при этом уже отстроили зрелые процессы;
- Работа в командах сильных специалистов, где ценится глубина экспертизы;
- Отсутствие дресс-кода и минимум бюрократии. Приятный бонус — программа здоровья в привязке к вашей локации, скидки от партнеров и другие плюшки.