Вакансия: Аналитик данных Грейд: Middle+ Компания: JETLYN Формат: удаленно **Локация: **Россия **Гражданство: **#РФ **Вилка ЗП: **от 190 000 до 260 000 рублей на руки в месяц Условия оформления, формат: ТК/ИП

🟡О проекте: Мы ищем Дата Аналитика для поддержки и развития корпоративного хранилища данных (DWH). Вы будете отвечать за полноту и корректность данных, взаимодействовать с бизнес-подразделениями для расследования инцидентов и контролировать исправление данных на стороне систем-источников.

Команда работает с современным стеком: Greenplum, ClickHouse, dbt, OpenMetadata, Superset/Forsight, что позволяет решать интересные задачи по обеспечению качества данных в масштабе.

🟡Чем предстоит заниматься: Работа с данными и качеством Мониторинг качества данных: полнота, непротиворечивость, актуальность, валидация бизнес-правил. Расследование и решение инцидентов, связанных с некорректными или неполными данными. Инициация и контроль исправления данных в системах-источниках (координация с командами-владельцами).

Аналитика и разработка Исследование и анализ данных в системах-источниках для выявления корневых причин аномалий. Написание сложных Ad-Hoc SQL-запросов для расследования инцидентов и валидации гипотез. Создание и модификация витрин данных в Greenplum / ClickHouse.

Взаимодействие и документирование Коммуникация с бизнес-заказчиками: сбор требований, уточнение логики расчётов, презентация результатов. Фиксация правил качества данных, метаданных и бизнес-логики в OpenMetadata и Confluence. Ведение задач в Jira: оценка, декомпозиция, отслеживание статуса исправлений.

‼️Обязательные требования к кандидату

SQL (продвинутый уровень) Уверенное использование: JOIN, оконные функции, CTE, подзапросы, агрегация, оптимизация запросов Опыт работы с DWH Понимание архитектуры хранилищ, слоев (ODS, EDW, Data Marts), принципов моделирования Data Quality / Data Analysis Опыт поиска аномалий, валидации данных, расследования инцидентов Умение формализовать бизнес-правила, описывать спецификации, работать с метаданными Опыт работы с Jira, Confluence, инструментами визуального анализа данных Опыт работы с Greenplum или PostgreSQL (MPP-архитектура, распределённые запросы) Опыт работы с ClickHouse (оптимизация под аналитические нагрузки).