BI Analyst / Analytics Engineer (Python + ClickHouse + Qlik Sense)

Компания развивает корпоративную аналитическую витрину данных. На текущий момент бизнес-логика расчёта показателей реализована в скриптах загрузки Qlik Sense и SQL-представлениях на стороне MS SQL Server. Решение остаётся работоспособным, однако плохо масштабируется, затрудняет тестирование и системный контроль версий. Мы переходим к новой архитектуре: ядром аналитики становится витрина данных на ClickHouse, бизнес-логика реализуется в Python-кодовой базе с применением ООП, модульной структуры, code review, тестов и AI-ассистентов. Qlik Sense сохраняет роль слоя визуализации поверх готовых витрин.

Мы ищем специалиста, способного работать с обоими слоями: проектировать витрины и реализовывать к ним Python-логику, а также собирать на их основе отчёты в Qlik Sense или другом BI-инструменте.

Стек | Слой | Используемые технологии | |---|---| | Хранилище | ClickHouse 24.10 | | ETL и оркестрация | Python, Dagster | | Backend и API | Django, Django REST Framework | | Источники | MS SQL Server — промежуточный слой с view и таблицами, сформированными из баз 1С, Headway, Битрикса и других внутренних веб-проектов | | BI | Qlik Sense | | Инфраструктура | Docker Compose, Linux, GitLab CI | | AI-разработка | Cursor, Claude Code, GitHub Copilot

Зоны ответственности:

• Проектирование витрин данных (raw / dim / fact слои) и поддержание модели данных в ClickHouse
• Разработка ETL-пайплайнов на Python и Dagster
• Поэтапный перенос бизнес-логики из скриптов Qlik Sense и SQL-представлений в Python-кодовую базу с покрытием тестами и code review
• Разработка и поддержка отчётов и дашбордов в Qlik Sense поверх готовых витрин
• Соблюдение инженерных практик: модульная архитектура, тесты, PR-ревью, контроль версий
• Применение AI-ассистентов в составе рабочего процесса

• Уверенное владение Python. Понимание ООП, опыт проектирования модульного кода с разделением на классы и слои. На технической части собеседования фокус на структуре решения, а не на синтаксисе.
• Сильный SQL. Сложные запросы, CTE, оконные функции, понимание планов исполнения. Опыт работы хотя бы с одним аналитическим движком в продакшене: PostgreSQL, ClickHouse, Vertica, Greenplum, BigQuery, Snowflake.
• Опыт работы с BI-инструментами. Qlik Sense — предпочтительно. Power BI, Tableau, Superset или Metabase также рассматриваются при готовности освоить Qlik (команда обеспечит онбординг).
• Понимание моделирования данных. Star schema, slowly changing dimensions, нормализация и денормализация, идемпотентность пайплайнов.
• Опыт командной работы с Git. Регулярные PR, code review, разрешение merge-конфликтов. Преимуществом будет - Опыт продакшен-эксплуатации ClickHouse: знание движков (MergeTree, ReplacingMergeTree, AggregatingMergeTree), партиционирования, materialized views
• Работа с asset-ориентированными и декларативными оркестраторами: dbt, Dagster, Prefect, Airflow с asset-DAG - Опыт обработки объёмов от 10 млн строк, понимание производственных ограничений ETL - Опыт миграции бизнес-логики из BI-скриптов в полноценную кодовую базу - Регулярное использование AI-ассистентов (Cursor, Claude Code, Copilot) в процессе разработки
• Базовые навыки DevOps: Docker, работа с Linux-логами, понимание сетевого взаимодействия
• Python-инструменты для работы с данными: polars, pyarrow, pandas - Опыт интеграций с MSSQL через pymssql или SQLAlchemy

• Возможность с нуля построить современную архитектуру аналитики, без накопленной legacy-нагрузки
• Свобода в выборе инструментов в рамках согласованного стека
• Регулярное code review и инженерная культура разработки
• Поддержка использования AI-инструментов в рабочем процессе
• Корпоративную культуру, построенную на уважении и доверии.
• Получение опыта в уникальной фармацевтической компании.
• Работу в команде высококвалифицированных и ответственных профессионалов, работающих над продвижением инновационных и воспроизведенных лекарственных средств.
• Достойную заработную плату (мы готовы обсуждать уровень дохода).
• Полугодовые премии при достижении показателей KPI.
• Гибкое начало рабочего дня.
• Оплачиваемые обеды.
• ДМС после испытательного срока.
• Возможность карьерного и профессионального роста.
• Уникальные программы обучения, включая возможность индивидуального коучинга.