👉 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.