We use cookies to run the site and count visits. "Got it" also allows session recording.
Armenia2 months ago
Grade
Senior
Work format
Hybrid
Employment
Full-time
An email or a Telegram message to the recruiter
✅ We are looking for a Senior Data Analyst in Armenia.
We are building a Customer Intelligence & Personalization Platform for an ecosystem of businesses in Armenia. At its core is the Golden Record: a unified customer profile that combines data from the bank, ecosystem products, and external sources.
‼️ If you worked as a data engineer and spent a significant part of your time understanding what's in the source, then this is for you. If you received ready-made clean data marts, then probably not.
🏆 AI-native approach: We use an AI-native approach and expect the same from the candidate: AI tools are used for legacy analysis, schema analysis, SQL writing, and documentation.
The task is to design the layer between the raw data of the core banking system and the platform's data marts. The source is poorly documented: some values are encoded, some business logic is implemented in code and stored procedures, two externally identical records can be assembled by different algorithms from different tables.
We need a person who will deconstruct this source and turn it into a coherent data model: what comes from where, what affects what, what a field means.
● Explore the core banking system, legacy and external sources, reconstruct their semantics ● Work from the target data mart back to the source: determine which tables and using what logic each attribute is collected ● Differentiate cases where data that looks identical is obtained through different paths, and document the selection rules ● Describe the data model and metadata: entities, relationships, grain, keys, historicity ● Formulate requirements for data marts for segmentation, scoring, and recommendations ● Write SQL-based research and transformation prototypes, test hypotheses with data ● Clarify the meaning of data directly with bank employees — this is a constant part of the job
● Strong SQL: window functions, complex join chains, analysis of quality and distributions ● Experience in reverse engineering poorly documented sources ● Understanding of data modeling: entities, grain, keys, historicity, master entities ● Experience with banking or fintech data (Core banking (especially ArmSoft) / legacy banking systems, Customer 360) or experience analyzing raw banking data about customers and products from poorly documented systems for marketing and financial analytics ● Python at the data exploration level ● Ability to independently bring a task from "here's the raw data, here's the target data mart" to completion ● Proactiveness: willingness to clarify the meaning of data from people, not wait for documentation ● Git, Linux, experience working in closed Dev/UAT environments
Interaction as an individual entrepreneur (IP) Location - Armenia Work format - hybrid, willingness to work from the bank's office up to 3 times a week.
👉 Рассматриваем граждан РФ и Армении, которые проживают на территории Армении.
✅Находимся в поиске Senior Data Analyst в Армении.
💼О проекте: Мы строим Customer Intelligence & Personalization Platform для экосистемы бизнесов в Армении. В основе — Golden Record: единый профиль клиента, объединяющий данные банка, продуктов экосистемы и внешних источников.
🦸Задачи роли: Предстоит спроектировать слой между сырыми данными core banking системы и витринами платформы. Источник слабо документирован: часть значений закодирована, часть бизнес-логики реализована в коде и хранимых процедурах, две внешне одинаковые записи могут быть собраны разными алгоритмами из разных таблиц.
Нужен человек, который разберёт этот источник и превратит его в осознанную модель данных: что откуда берётся, что на что влияет, какое поле что означает.
⚙️Что предстоит делать: ● Исследовать core banking систему, legacy- и внешние источники, восстанавливать их семантику. ● Идти от целевой витрины к источнику: определять, из каких таблиц и по какой логике собирается каждый атрибут. ● Разделять случаи, когда одинаковые по виду данные получены разными путями, и фиксировать правила выбора. ● Описывать модель данных и метаданные: сущности, связи, grain, ключи, историчность. ● Формировать требования к витринам для сегментации, scoring и рекомендаций. ● Писать SQL-исследования и прототипы трансформаций, проверять гипотезы на данных. ● Выяснять смысл данных напрямую у сотрудников банка — это постоянная часть работы.
‼️Если вы работали дата-инженером и значительную часть времени тратили на то, чтобы понять, что лежит в источнике, — это наш профиль. Если получали готовые чистые витрины — скорее нет.
🏆AI-native подход: Мы используем AI-native подход и ожидаем того же от кандидата: AI-инструменты применяются для разбора legacy, анализа схем, написания SQL и документирования.
🛠Требования: ● Сильный SQL: оконные функции, сложные join-цепочки, анализ качества и распределений. ● Опыт реверс-инжиниринга плохо документированных источников. ● Понимание data modelling: сущности, grain, ключи, историчность, master entities. ● Опыт работы с банковскими или fintech-данными (Core banking (особенно ArmSoft) / legacy banking systems, Customer 360) или опыт разбора сырых банковских данных о клиентах и продуктах из плохо документированных систем с целью производства маркетинговой и финансовой аналитики. ● Python на уровне исследования данных. ● Способность самостоятельно довести задачу «вот сырьё, вот целевая витрина» до результата. ● Проактивность: готовность выяснять смысл данных у людей, а не ждать документации. ● Git, Linux, опыт работы в закрытых Dev/UAT-контурах.
🤝Условия: Взаимодействие по ИП Локация - Армения Формат работы - гибрид, готовность работать из офиса банка до 3 раз в неделю.
📩 Контакт:
We compare skills, grade, work format and salary
Most often 3,130 to 5,200