System Analyst (DWH) / Системный аналитик (DWH)
Требования
Местоположение и тип занятости
Компания
Описание вакансии
Условия работы
Ситимобил — IT-компания, которая движется в сторону Urban mobility. Мы не просто создаем сервис заказа такси, а разрабатываем, поддерживаем и улучшаем современную платформу, решающую проблему передвижения по городу.
Мы используем передовые IT-технологии, чтобы сделать взаимодействие водителей и пассажиров лучше.
Мы помогаем людям быстро и комфортно добраться в любую точку уже в 24 городах и продолжаем расширять географию.
Мы предлагаем большой простор для творчества и готовы воплощать в жизнь даже самые безумные идеи. Ситимобил — компания про людей и для людей.В нашей команде более 1000 единомышленников, и мы продолжаем расти. Каждый человек в Ситимобил — партнер для бизнеса. Каждая новая идея — возможность внести свой вклад в развитие компании и изменить мир. Мы проверяем гипотезы и не боимся ошибаться. Мы уверены в себе и стараемся превзойти себя, а не конкурентов.Стань частью команды Ситимобил!
О направлении DWH: Направление DWH занимается разработкой аналитической платформы на базе хранилища данных, для построения которого мы используем современные MPP СУБД Exasol и ClickHouse. Наша совместная задача - создать платформу, которая будет помогать всем без исключения людям в компании делать их работу проще и эффективнее. Наша цель - превратить хаос в порядок, автоматизировать рутинные задачи и подготовить данные для удобного анализа и аргументированного принятия бизнес-решений, вплоть до самого высокого стратегического уровня. Подразделение системного анализа разделено на 3 команды, которые занимаются развитием разных областей DWH:
- Команда качества данных отвечает за развитие системы отслеживания и улучшения качества данных. Именно эта команда заботится о том, чтобы пользователи всегда работали с качественными данными, знали, где их найти и что они обозначают, а также могли проследить lineage данных;
- Команда проектирования модели занимается проектированием сердца хранилища и его обогащением различными источниками данных. Именно эта команда делает все возможное, чтобы разрозненные и хаотичные данные из различных источников были структурированы, сопоставимы и непротиворечивы, и впоследствии были загружены в хранилище в максимально короткий срок;
- Команда проектирования витрин работает над проектированием презентационного слоя DWH. Именно эта команда разрабатывает многочисленные витрины данных, чем значительно облегчает и ускоряет работу пользователей, а также принятие стратегических решений.
Мы хотим не просто сделать хорошее хранилище, которое будет помогать людям, но и в будущем привести нашу компанию к парадигме Data Driven. Мы готовы делиться нашими знаниями и опытом в области сбора, хранения и анализа больших объёмов данных, но в ответ ожидаем, что вы вместе с нами погрузитесь в бездну информационного хаоса бурно развивающегося бизнеса, чтобы выстроить чётко организованную систему.
Наш стек технологий включает: ClickHouse, Exasol, MySQL, Kafka, Airflow, Jira, Notion, Great Expectations, DataHub.
Чем предстоит заниматься:
- Участие в роли системного аналитика в проекте построения DWH;
- Cбор и анализ требований на доработку функционала DWH;
- Исследование источников данных, их аудит и формирование требований к качеству данных;
- В зависимости от выбранной команды системного анализа:
- Команда качества данных: расследование инцидентов качества данных и развитие системы DQ на базе GreatExpectations;
- Команда проектирования модели: проектирование процессов загрузки данных от источника до DWH до модели данных в соответствии с методологией DataVault 2.0;
- Команда проектирования витрин: проектирование витрин данных и развитие презентационного слоя;
- Подготовка технических заданий на разработку;
- Участие в тестировании и приёмке результатов разработки;
- Консультирование и обучение пользователей DWH.
Мы ждём от тебя:
- Наличие опыта работы системным аналитиком DWH или бизнесовым аналитиком от 1 года;
- Обширные знания в области теории баз данных;
- Уверенное владение SQL (join, оконные функции);
- Понимание принципов построения аналитических хранилищ данных(ELT/ETL, Слои данных);
- В зависимости от выбранной команды системного анализа:
- Команда качества данных: знание Python на уровне написания простых скриптов для написания DQ проверок;
- Команда проектирования модели: понимание методологий Data Vault, Anchor Modelling, «Звезда», их плюсов/минусов, паттернов их применения;
- Команда проектирования витрин: наличие опыта проектирования витрин данных (паттерны проектирования, способы построения);
- Развитые навыки коммуникации и искреннее желание помочь пользователям разобраться в собственных хотелках.
Дополнительные инструкции
Будет преимуществом:
- В зависимости от выбранной команды системного анализа:
- Команда качества данных: опыт работы в качестве сотрудника DQ;
- Команда проектирования модели: опыт участия в проектировании логической модели хранилища данных по методологии Data Vault или Anchor Modelling;
- Команда проектирования витрин: Опыт разработки отчетов в BI-системах (Tableau, Yandex DataLens и другие);
- Опыт работы в MPP-системах (ClickHouse, GreenPlum, Exasol);
- Опыт работы с системами контроля версий (Git).