Аналитик данных
Описание
«ЭВО» — телекоммуникационный оператор, развивающий собственную ИТ- и аналитическую инфраструктуру: корпоративное хранилище данных, инструменты бизнес-аналитики и внутренние сервисы для работы с клиентами. Мы ищем специалиста, который будет самостоятельно вести весь цикл работы с данными — от интеграции источников и построения хранилища до отчётов и аналитических решений для руководства и бизнес-подразделений. Мы предлагаем: График работы: с понедельника по пятницу с 9.00 до 18.00, суббота и воскресенье — выходные; Формат работы Офис/Гибрид/Удаленка; Оформление по ТК с первого рабочего дня; Оформление в штат компании согласно действующему законодательству, полный социальный пакет; Развитая корпоративная культура. Вместе отмечаем праздники, дарим подарки на памятные даты. Работа в команде профессионалов и отличные возможности для карьерного роста О позиции: Это совмещённая роль: специалист отвечает и за платформу данных (ETL/ELT, хранилище, интеграции), и за аналитику на её основе (отчёты, дашборды, выводы для бизнеса). Платформа уже работает в проде — свыше 100 DAG в Airflow и готовые витрины для Power BI, — поэтому основная часть работы это поддержка, оптимизация и развитие действующего контура, а не построение с нуля. Вы ведёте пайплайны загрузки данных из систем компании, дорабатываете витрины в хранилище и на этой же основе готовите отчётность и аналитику для руководства и бизнес-подразделений. Обязанности: Платформа данных и ETL/ELT Поддержка и развитие действующего ETL/ELT-конвейера (Airflow, свыше 100 DAG): доработка существующих процессов и разработка новых. Интеграция источников: биллинг (Oracle), CRM (Bitrix24), телефония (MySQL/MariaDB), 1С, файлы; использование объектного хранилища (S3/MinIO) как промежуточного стейджинг-слоя между этапами загрузки. Моделирование и поддержка витрин данных в хранилище (PostgreSQL), включая витрины агрегированной отчётности (KPI, план-факт, бюджет). Внедрение контроля качества данных, тестов и валидаций на уровне пайплайнов. Настройка мониторинга пайплайнов и алертов, разбор сбоев загрузки. Оптимизация SQL-запросов, индексов, структуры хранения. Версионирование схем и кода (Git), документирование архитектуры и пайплайнов, ведение runbook. Организация резервного копирования данных и проверка восстановления. Участие в закрытии рисков информационной безопасности хранилища: ограничение сетевого доступа, разграничение прав пользователей, маскирование, шифрование. Аналитика и отчётность Разработка, поддержка и развитие отчётов и дашбордов в Power BI на основе готовых витрин хранилища (в первую очередь — группы KPI, план-факт, бюджет), включая выбор режима подключения (Import/DirectQuery) с учётом нагрузки на хранилище. Анализ данных из ключевых бизнес-доменов компании: биллинг, CRM, телефония, учёт абонентов, финансовые данные 1С. Сбор и формализация требований от бизнес-заказчиков, перевод их в аналитические и ETL-задачи. Написание SQL-запросов для выгрузки, агрегации и проверки данных. Контроль качества и достоверности данных в отчётах, выявление и разбор аномалий. Автоматизация регулярной отчётности: план-факт анализ, KPI, бюджетные показатели, отчёты для руководства. Визуализация результатов анализа и презентация выводов руководству и профильным подразделениям. Документирование методологии расчёта показателей, состава и логики витрин данных. Требования Высшее образование. Опыт работы с данными (аналитика и/или инженерия данных) от 1–2 лет. Уверенное владение SQL и Python. Опыт построения ETL/ELT-процессов, желательно в Airflow. Опыт работы с реляционными СУБД, обязательно PostgreSQL; MySQL, Oracle. Опыт разработки отчётов и дашбордов в Power BI. Понимание принципов построения хранилищ данных и витрин (звезда/снежинка). Опыт работы с Git; базовые навыки работы с Docker. Продвинутое владение Excel. Умение работать с большими объёмами данных и вниманием к деталям. Навыки коммуникации с бизнес-заказчиками и умение переводить бизнес-задачи в технические требования. Будет плюсом Опыт работы с объектными хранилищами (S3/MinIO). Опыт работы с Kafka/RabbitMQ и потоковой обработкой данных. Опыт работы с данными CRM-систем, в частности Bitrix24. Опыт работы с данными биллинговых систем (Oracle) и телефонии. Опыт работы в телеком- или ИТ-компании. Опыт поддержки крупных production-конвейеров в Airflow (сотни DAG) и их масштабирования (например, миграция с LocalExecutor на Celery/Kubernetes). id: 161