{"id":1189295,"url":"https://alion.io/job/diasoft-analitik-dannykh","title":"Аналитик данных","company":{"id":61816,"name":"Diasoft","domain":"diasoft.ru","url":"https://alion.io/company/diasoft","size_band":"1-10","is_staffing_agency":false,"is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"HeadHunter","truth_index":{"grade":"A","score":100,"open_postings":4,"ghost_share":0,"stale_share":0,"repost_share":0.25,"time_to_fill_p50_days":4,"computed_at":"2026-09-24T05:45:00Z"}},"role":"Analytics","role_family":"Analytics","seniority":null,"employment_type":null,"work_mode":"hybrid","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Moscow, Russia"],"countries":["RU"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":19500,"max_usd":49000,"period":"year","method":"role_country_seniority_unknown","sample_n":308},"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Amazon S3","optional":false},{"name":"Apache Iceberg","optional":false},{"name":"Apache Kafka","optional":false},{"name":"ETL/ELT","optional":false},{"name":"pySpark","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"Spark","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"StarRocks","optional":false},{"name":"Trino","optional":false},{"name":"Greenplum","optional":true},{"name":"Kubernetes","optional":true}],"status":"closed","first_seen_at":"2026-09-24T15:30:13Z","employer_posted_date":"2026-09-24","last_verified_at":"2026-09-24T19:20:54Z","board_verified":false,"closed_at":"2026-09-24T19:20:54Z","days_open":0,"trust":{"level":"not_scored","repost_count":null,"flags":[],"days_open":0},"description":"Основные задачи:\n Анализировать источники данных: ERP-системы, API, базы данных, файлы, event-шины и Kafka;\n\n Выявлять и формализовывать требования внутренних и внешних заказчиков к данным и аналитике;\n\n Участвовать в проектировании аналитических витрин и моделей данных;\n\n Описывать состав показателей, правила расчёта, связи между сущностями и требования к качеству данных;\n\n Готовить SQL-прототипы, выборки и технические задания для команд Data Engineering;\n\n Выполнять профилирование данных и анализ расхождений между источниками;\n\n Участвовать в проверке полноты, актуальности, непротиворечивости и корректности данных;\n\n Принимать участие в тестировании и валидации витрин, пайплайнов и интеграций;\n\n Анализировать результаты обработки данных в Spark, Starrocks, Trino или аналогичных SQL-движках;\n\n Поддерживать документацию по источникам, моделям, витринам и правилам трансформации;\n\n Взаимодействовать с заказчиками, аналитиками, разработчиками, инженерами данных и архитекторами.\n\n Обязательные требования:\n Опыт работы дата-аналитиком, DWH-аналитиком, системным аналитиком или аналитиком витрин данных;\n\n Уверенное знание SQL;\n\n Опыт анализа данных из нескольких источников;\n\n Понимание принципов построения DWH, Data Lake или Lakehouse;\n\n Опыт работы с Apache Iceberg, Parquet и объектными S3-хранилищами;\n\n Опыт работы с Apache Spark, Spark SQL или PySpark;\n\n Знание Python для анализа и автоматизации;\n\n Понимание слоёв данных, витрин, агрегатов и ETL/ELT-процессов;\n\n Опыт подготовки требований, спецификаций или технических заданий;\n\n Умение описывать правила расчёта показателей и преобразования данных;\n\n Опыт профилирования и проверки качества данных;\n\n Понимание принципов работы пакетных и потоковых загрузок;\n\n Умение взаимодействовать с бизнес-заказчиками и техническими командами.\n\n Будет преимуществом:\n Опыт работы в банках, страховых, инвестиционных или других финансовых компаниях;\n\n Опыт работы с Impala, Trino, Hive, Greenplum или аналогичными движками;\n\n Опыт работы с API, event-шинами и потоковыми данными;\n\n Опыт работы с Kubernetes на уровне понимания среды исполнения;\n\n Знание инструментов визуализации данных;\n\n Опыт работы с Data Quality, Data Governance или Data Catalog.\n\n МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:\n Полную занятость, график работы 5/2. Гибкое начало рабочего дня.\n Гибридный формат работы (не менее 1-го дня в неделю из офиса, 4 дня дистанционно) для городов: Москва, Санкт-Петербург, Ярославль, Чебоксары, Воронеж, Самара, Пермь, Уфа.\n Оформление по ТК РФ, бессрочный трудовой договор.","description_format":"text","description_chars":2517,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[{"language":"Russian","level":"Advanced (C1)","optional":false}]},"benefits":[],"hiring_locations":[],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":["Banking"],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-09-24T15:35:40Z"},{"event":"close","at":"2026-09-24T19:20:54Z"}],"liveness":null,"pay":null,"html_url":"https://alion.io/job/diasoft-analitik-dannykh","json_url":"https://alion.io/job/diasoft-analitik-dannykh.json","meta":{"generated_at":"2026-09-24T22:15:42Z","cache_seconds":300,"methodology":"https://alion.io/methodology","terms":"https://alion.io/terms","contact":"https://alion.io/contact","api":"https://alion.io/developers","usage":{"tier":"crawler","counted_by":"address","units_charged":1,"used_today":499,"day_limit":5000,"remaining_today":4501,"minute_limit":60,"resets_at":"2026-09-25T00:00:00Z"}}}