Middle+/Senior Data Analyst

Middle+/Senior Data Analyst (SQL / Python / dbt / BI / Data Contracts) 📊🤖

ID вакансии: 92463_SS Ставка: обсуждается. Грейд: Middle+ / Senior. Загрузка: Full-time (полная занятость). Срок привлечения: 24 месяца с возможностью пролонгации. Формат: Удалённо. Часовой пояс: UTC+3 (МСК). Локация/Гражданство: РФ / РФ. ⏳ 🚨 СРОЧНО: Вакансия актуальна до 27.10 включительно до 17:00! 🚨 📌 Важно: рассматриваются кандидаты с релевантностью опыта от 85% (аутстаффинговая позиция). 🏢 О проекте: крупная розничная сеть. Развитие аналитической платформы, внедрение современных практик работы с данными и автоматизация процессов. 🧩 О роли: ищем зрелого Data Analyst, который находится на стыке классической аналитики, Data Engineering и современных AI-практик. Это роль для специалиста, который не только строит дашборды и пишет сложный SQL, но и активно участвует в формировании data-контрактов, автоматизирует рутину с помощью LLM-агентов и тесно работает с dbt и Spark. 🚀 Ключевые задачи: — Разработка моделей данных и отчётных решений в Power BI и Apache Superset с учётом бизнес-задач. — Создание и оптимизация сложных SQL-запросов, реализация dbt-моделей для трансформации данных. — Автоматизация типовых процессов и формирования регулярной отчётности средствами Python. — Поддержка и развитие Spark-скриптов для стандартных ETL-задач. — Формирование технических заданий для дата-инженеров (по доработке и созданию ETL), а также реализация простых DAG по готовому шаблону. — Согласование дата-контрактов: фиксация SLA, схем данных, ответственных и прав доступа. — Контроль качества данных (DQ), актуализация дата-каталога. — Внедрение автоматизации на базе LLM и кодовых агентов (подключение MCP и skills) для ускорения рутинных операций. 🎯 Обязательные требования (Hard Skills): Опыт и аналитика (КРИТИЧНО!): — Не менее 4 лет опыта в аналитике данных. — Продвинутый уровень владения SQL: уверенная работа с CTE, JOIN, подзапросами и оконными функциями, навыки оптимизации запросов. — Навыки BI-разработки: построение моделей данных, настройка связей и расчётных мер (DAX или аналоги). Инженерные навыки и инструменты (КРИТИЧНО!): — Практический опыт работы с dbt (реализация моделей трансформации). — Уверенное владение Python: написание структурированного кода, выполнение сложных преобразований, оптимизация скриптов. — Опыт работы со Spark: самостоятельное формирование запросов, базовая оптимизация. — Владение Git на уровне повседневных операций: создание веток, коммиты, пуш, мердж-реквесты, участие в code review. Процессы и инновации (КРИТИЧНО!): — Опыт согласования дата-контрактов и организации мониторинга качества данных (DQ). — Практические навыки работы с кодовыми агентами, включая подключение MCP (Model Context Protocol) и skills. 💡 Будет весомым плюсом: — Опыт работы в retail-домене и понимание специфики розничных метрик. — Опыт написания сложных dbt-моделей (incremental, snapshots, macros, Slim CI). — Понимание принципов Data Vault 2.0 или других методологий моделирования данных.

📲 Контакт для отклика: контакт рекрутера (⚠️ ДЕДЛАЙН: 27.10 до 17:00! При отклике, пожалуйста, сразу присылайте актуальное резюме с акцентом на продвинутый SQL, опыт работы с dbt/Python и, что особенно важно, практику использования кодовых агентов/LLM в рабочих процессах. Пишите ID вакансии: 92463_SS)