Junior Data Analyst / Младший аналитик данных

Мы развиваем RegTech-проект и корпоративное хранилище данных (DWH), работаем с большими объёмами данных и строим процессы, которые помогают бизнесу получать достоверную и структурированную информацию для принятия решений.

Сейчас ищем Junior Data Analyst, который хочет развиваться именно в направлении DWH, Data Quality и аналитики данных.

Это не позиция только про Excel и красивые Power BI-дашборды. Основная работа - разобраться, откуда пришли данные, насколько они корректны, как они должны преобразовываться и каким образом формируется итоговый показатель в DWH.

Что предстоит делать

• Собирать и анализировать требования от бизнес-пользователей и внутренних заказчиков.
• Анализировать исходные данные из различных систем и источников.
• Проводить профилирование данных и выявлять проблемы качества.
• Работать с SQL для выборки, анализа и проверки данных.
• Участвовать в подготовке Source-to-Target (S2T) mapping.
• Участвовать в разработке и актуализации логических моделей данных.
• Проверять соответствие данных между источником и DWH.
• Выявлять расхождения, дубликаты, пропуски и некорректные значения.
• Формировать правила Data Quality и участвовать в их проверке.
• Работать с процессами ETL/ELT.
• Постепенно осваивать и применять dbt-тесты для контроля качества данных.
• Готовить аналитические выводы и документацию.
• Взаимодействовать с разработчиками, аналитиками и бизнес-пользователями.

ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ

Мы рассматриваем кандидатов, которые уже имеют базу по следующим направлениям:

SQL

• уверенное знание SQL;
• SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING;
• JOIN;
• агрегатные функции;
• подзапросы;
• желательно - оконные функции.

DWH

• понимание, что такое Data Warehouse;
• понимание различий OLTP и OLAP;
• базовое понимание моделей данных;
• понимание фактов и измерений на базовом уровне.

ETL / ELT

• понимание принципов ETL и ELT;
• понимание того, как данные проходят путь от источника до DWH.

Data Quality

• понимание основных проблем качества данных;
• умение находить дубликаты, пропуски, некорректные значения;
• понимание принципов проверки и сверки данных.

S2T / Source-to-Target

• базовое понимание Source-to-Target mapping;
• способность сопоставить поле источника с полем в целевой системе;
• понимание логики преобразования данных.

Аналитическое мышление

• умение самостоятельно разбираться в данных;
• способность находить причины расхождений;
• умение формулировать выводы на основе данных;
• внимательность к деталям.

Excel

• уверенная работа с Excel;
• XLOOKUP/VLOOKUP;
• SUMIFS/COUNTIFS;
• сводные таблицы;
• базовая работа с большими массивами данных.

Коммуникация

• грамотный русский язык;
• способность работать с требованиями и технической документацией;
• умение задавать уточняющие вопросы бизнес-пользователям и команде.

БУДЕТ ПЛЮСОМ

• Python / Pandas / NumPy.
• PostgreSQL.
• Git.
• Power BI.
• dbt.
• Опыт с ETL-инструментами.
• Опыт работы с DWH.
• Опыт в банковской, финансовой или RegTech-сфере.
• Опыт работы с большими объёмами данных.

Не ожидаем глубокого знания всех этих инструментов от Junior.

Кого мы ищем

Нам подойдёт человек, который:

• имеет образование или обучение в области IT, аналитики, математики, экономики или смежных направлений;
• имеет базовый практический опыт работы с данными - коммерческий, стажировка или сильные учебные проекты;
• уверенно владеет SQL;
• понимает базовые принципы DWH, ETL/ELT и Data Quality;
• умеет не просто получить данные, но и понять, почему они выглядят именно так;
• готов много работать с SQL и данными, а не только с визуализацией;
• хочет развиваться в направлении Data Analyst → DWH / Data Analytics.

Что предлагаем

• Работа над реальным RegTech-проектом.
• Погружение в корпоративное DWH.
• Наставничество со стороны опытных специалистов.
• Работа с реальными бизнес- и финансовыми данными.
• Возможность развиваться в направлениях Data Analytics, DWH и Data Quality.
• Профессиональный рост внутри IT-команды.
• Офис в Ташкенте.
• График 5/2, 09:00-18:00.
• Заработная плата: от 8 000 000 сум на руки, в зависимости от уровня подготовки.

Важно

Если вы уверенно работаете с SQL, понимаете базовые принципы DWH и хотите развиваться в Data Analytics - будем рады познакомиться.

Если ваш опыт преимущественно связан только с Excel/Power BI и при этом нет понимания SQL и основ DWH, эта позиция, скорее всего, вам не подойдёт.