System Analyst (DWH) / Системный аналитик (DWH)

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.

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).