Опубликовано сегодня

Дата-аналитик / Дата-инженер (Риски МСБ) в Альфа Банк Москва

в офис

не указана

Сопроводительное письмо под эту вакансию

Софи напишет его под твоё резюме. Бесплатно — 5 писем в день.

Аналитик данных с инженерным уклоном в команду риск-менеджмента МСБ. Основная работа — анализ и профилирование источников, проектирование витрин для риск-отчётности и BI, плюс поддержка ETL/ELT-пайплайнов.

Задачи:

Анализ и профилирование источников данных: DWH, учётные системы, операционные базы, файловые хранилища, API
Проектирование и развитие аналитических витрин данных для риск-отчётности, мониторинга кредитного портфеля и оценки кредитоспособности
Разработка и оптимизация сложных SQL-запросов (оконные функции, CTE, сложные join, агрегации, подзапросы) для подготовки данных под отчётность и BI
Подготовка производительных витрин для BI-систем, отчётности и аналитических сервисов
Создание и поддержка отчётов и дашбордов в Power BI
Взаимодействие с риск-менеджерами, BI-разработчиками, владельцами источников данных
Контроль качества данных: валидация, проверка целостности, устранение расхождений в отчётности
Участие в разработке и поддержке ETL/ELT-пайплайнов совместно с дата-инженерами
Написание вспомогательных скриптов на Python для автоматизации обработки данных и рутинных задач
Работа с Apache Spark / PySpark для чтения, трансформации и агрегации больших объёмов данных

Требования:

Высшее образование
Опыт работы с данными от 2 лет, желательно в банковской, финансовой, продуктовой сфере или сфере рисков
Уверенное знание SQL: оконные функции, CTE, сложные join, агрегации, подзапросы, работа с большими таблицами
Опыт работы с Greenplum / ClickHouse / PostgreSQL / Oracle / Hadoop/Hive, Trino/Presto или аналогичными хранилищами и аналитическими СУБД
Опыт разработки и внедрения ETL/ELT-процессов и построения регулярных пайплайнов
Опыт работы с Apache Spark / PySpark для чтения, трансформации и агрегации больших объёмов данных
Знание Python для автоматизации, обработки данных и написания вспомогательных скриптов
Опыт работы с Apache Airflow / Dagster / Prefect или аналогичными инструментами оркестрации
Опыт работы с BI-инструментами: Tableau / Power BI / Qlik / Yandex DataLens / Apache Superset
Понимание принципов построения DWH, Data Mart, staging-слоёв, агрегированных витрин и аналитических слоёв данных
Будет плюсом понимание риск-метрик, кредитного процесса МСБ и структуры банковских данных
Будет плюсом опыт использования AI-инструментов для ускорения разработки, подготовки документации и анализа кода

Условия:

Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования
Возможность гибридного или удалённого графика работы
Карьерный рост: понятные критерии перехода на другой уровень
Дружелюбная атмосфера и команда профессионалов, готовых делиться экспертизой
ДМС, включая стоматологию и обслуживание в лучших клиниках города, скидки на фитнес-клубы, спортивные сообщества
Скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, рестораны и бары, магазины и салоны красоты

Навыки: