Аналитик хранилища данных (Greenplum) для корпоративного бизнеса

Обязанности:

• Анализировать потребности бизнеса и формализовывать требования к данным для развития корпоративного хранилища данных.
• Исследовать банковские информационные системы и определять источники данных, необходимые для реализации аналитических витрин.
• Выполнять анализ структуры источников данных, бизнес-логики и алгоритмов формирования показателей.
• Проектировать аналитические витрины данных совместно с архитекторами и разработчиками DWH.
• Разрабатывать функциональные и технические требования для реализации ETL/ELT-процессов.
• Формировать детальные алгоритмы расчета показателей, правила преобразования данных и бизнес-правила обработки информации.
• Разрабатывать SQL-скрипты для анализа данных.
• Подготавливать сценарии тестирования, проводить приемочное тестирование реализованных решений и подтверждать корректность данных.
• Описывать новые сущности, атрибуты, показатели и витрины в системе Data Governance, обеспечивать актуальность метаданных и бизнес-описаний.
• Подготавливать материалы и защищать решения на архитектурных комитетах и аналитических ревью.
• Взаимодействовать с владельцами данных, бизнес-подразделениями, архитекторами, разработчиками DWH и тестировщиками.
• Участвовать в анализе инцидентов, связанных с качеством данных, и инициировать мероприятия по их устранению.

Требования к кандидату:

• Опыт работы системным аналитиком, аналитиком данных или аналитиком DWH от 3 лет.
• Практический опыт участия в проектах построения корпоративных хранилищ данных.
• Опыт работы в банковской сфере, предпочтительно в направлении корпоративного бизнеса.
• Понимание основных банковских процессов: корпоративные клиенты; расчетно-кассовое обслуживание; депозиты; банковские гарантии; документарный бизнес; CRM-процессы корпоративного бизнеса.
• корпоративные клиенты;
• расчетно-кассовое обслуживание;
• депозиты;
• банковские гарантии;
• документарный бизнес;
• CRM-процессы корпоративного бизнеса.
• Уверенное владение SQL (сложные запросы, JOIN, оконные функции, CTE, агрегирование, анализ данных).
• Умение самостоятельно исследовать источники данных, анализировать модели данных и определять происхождение показателей (Data Lineage).
• Опыт написания постановок на разработку ETL/ELT и аналитических витрин.
• Опыт подготовки тестовых сценариев и проведения тестирования данных.
• Понимание принципов построения DWH, моделей данных, жизненного цикла данных.
• Опыт работы с системами управления требованиями и ведения технической документации.

Будет преимуществом

• Опыт работы с Greenplum, PostgreSQL
• Знание Data Vault.
• Опыт работы с Data Governance, бизнес-глоссарием, каталогом данных и управлением метаданными.
• Опыт согласования решений на архитектурных комитетах.
• Понимание принципов Data Quality и Data Lineage.
• Опыт работы с Jira, Confluence