Системный аналитик хранилища данных (DWH Analyst)

Мы — команда LegalTech в Правовом департаменте банка. Наша задача — упростить и ускорить работу юристов с помощью автоматизации. Собираем юридическую информацию:Из внутренних систем банка (корпоративная аналитическая платформа на базе Hadoop);С внешних сайтов (парсеры на Python).Формируем единый правовой домен данных. Обеспечиваем полный цикл поставки данных — от источника до готовых витрин, которые используют юристы и бизнес‑подразделения.

• сбор, анализ, формализация и согласование требований от бизнес-заказчиков, поиск источников и консультация с менеджерами данных

• проектирование логических моделей данных, описание сущностей, атрибутов и связей в нотации ER

• разработка функциональных спецификаций на загрузку данных (ETL/ELT-процессы), трансформацию и агрегацию информации

• постановка задач разработчикам ETL и написание технической документации

• контроль качества реализации функционала, участие в приемо-сдаточных испытаниях (ПСИ) и проверка корректности данных в витринах

• реализация Ad-hoc аналитики и описание интеграционных взаимодействий со смежными системами

• участие в третьей линии сопровождения: расследование сложных инцидентов, связанных с качеством данных, сбоями ETL-процессов и архитектурой хранилища; проведение Root Cause Analysis (RCA) и взаимодействие с разработкой для исправления дефектов кода.

• владение SQL на уровне продвинутого пользователя (сложные запросы с использованием оконных функций, CTE (Common Table Expressions), вложенных подзапросов и различных типов JOIN. Знание принципов оптимизации запросов, понимание работы с функциями высшего порядка (Higher-Order Functions, HOF) при обработке массивов и сложных типов данных: TRANSFORM, FILTER, AGGREGATE, EXISTS)

• опыт проектирования реляционных структур и моделирование данных

• понимание архитектуры корпоративных хранилищ данных (DWH). Умение читать JSON/XML схемы

• знание ERD (Entity Relationship Diagram) для проектирования баз данных

• опыт работы с технологическим стеком Hadoop (HDFS, Parquet, Spark, Scala)

• базовые навыки работы с Git / Confluence / Jira.

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации

• опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.

• срочный трудовой договор (декретная позиция)

• офисный формат работы (г. Москва, Вавилова 19, м. Ленинский проспект)

• годовой бонус и ежегодный пересмотр

• расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи

• корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях

• офис с зонами отдыха и спортзалом

• льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.