Аналитик DataOps

Местоположение и тип занятости

Москва, Санкт-Петербург, Нижний НовгородПолный рабочий деньМожно удаленно

Компания

Международная компания, специализирующаяся на консалтинге, технологических услугах и аутсорсинге

Описание вакансии

Условия работы

Описание проекта: ЕХД

Почему наша компания может быть вам интересна:

  • Полностью удаленный формат работы. Но если вдруг будет желание приходить в офис с удовольствием предложим место в современном бизнес центре на локациях компании: Москва (м. Кожуховская), Нижний-Новгород, Пенза, Уфа и многие другие города.
  • Достойный уровень оплаты, все прозрачно указано в договоре, все строго по ТК РФ.
  • Мы заинтересованы в росте квалификации специалиста, готовы оплатить сертификации по согласованию с менеджером.
  • По-настоящему профессиональная и опытная команда, где есть у кого поучиться.

Необходимые для работы знания и навыки:

  • Оконченное высшее образование технических специальностей;
  • Опыт работы системным аналитиком или аналитиком платформ данных от 5 лет, предпочтительно в финансовом/банковском секторе;
  • Знание методик проектирования структур хранения и описания потоков данных (таких как UML, IDEF или др.);
  • Уверенное знание SQL;

Желательно:

  • Опыт работы с технологиями DataOps/DevOps/CI/CD - Непрерывная интеграция и непрерывная поставка, включая: GIT, Jenkins;
  • Опыт работы с Oracle DB
  • Английский язык технический;
  • Грамотная устная и письменная речь.

Основные должностные обязанности:

  • Проектирование структур и процессов загрузки данных для создания разработческих и тестовых контуров для DWH, MDM и Витрин данных;
  • Проектирование алгоритмов обезличивания данных;
  • Проектирование алгоритмов контроля качества данных
  • Сбор, анализ и учет требований Заказчика;
  • Разработка проектной документации, включая: технические задания, функциональные требования, описание структур баз данных;
  • Взаимодействие, организация и контроль деятельности разработчиков;
  • Взаимодействие с бизнес аналитиками других подразделений;
  • Выставлении требований и оценка качества данных;
  • Разработка тест-кейсов и программы и методики испытаний;
  • Разработка эксплуатационной документации, включая: регламенты эксплуатации, SLA;
  • Поддержка документации в актуальном состоянии