Junior Data Analyst / Младший аналитик данных

Мы развиваем RegTech-проект и корпоративное хранилище данных (DWH) , работаем с большими объёмами данных и строим процессы, которые помогают бизнесу получать достоверную и структурированную информацию для принятия решений. Сейчас ищем Junior Data Analyst , который хочет развиваться именно в направлении DWH, Data Quality и аналитики данных . Это не позиция только про Excel и красивые Power BI-дашборды. Основная работа — разобраться, откуда пришли данные, насколько они корректны, как они должны преобразовываться и каким образом формируется итоговый показатель в DWH . Что предстоит делать • Собирать и анализировать требования от бизнес-пользователей и внутренних заказчиков. • Анализировать исходные данные из различных систем и источников. • Проводить профилирование данных и выявлять проблемы качества. • Работать с SQL для выборки, анализа и проверки данных. • Участвовать в подготовке Source-to-Target (S2T) mapping . • Участвовать в разработке и актуализации логических моделей данных. • Проверять соответствие данных между источником и DWH. • Выявлять расхождения, дубликаты, пропуски и некорректные значения. • Формировать правила Data Quality и участвовать в их проверке. • Работать с процессами ETL/ELT . • Постепенно осваивать и применять dbt-тесты для контроля качества данных. • Готовить аналитические выводы и документацию. • Взаимодействовать с разработчиками, аналитиками и бизнес-пользователями. 🔴 ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ Мы рассматриваем кандидатов, которые уже имеют базу по следующим направлениям : SQL • уверенное знание SQL; • SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING; • JOIN; • агрегатные функции; • подзапросы; • желательно — оконные функции. DWH • понимание, что такое Data Warehouse ; • понимание различий OLTP и OLAP ; • базовое понимание моделей данных; • понимание фактов и измерений на базовом уровне. ETL / ELT • понимание принципов ETL и ELT ; • понимание того, как данные проходят путь от источника до DWH. Data Quality • понимание основных проблем качества данных; • умение находить дубликаты, пропуски, некорректные значения; • понимание принципов проверки и сверки данных. S2T / Source-to-Target • базовое понимание Source-to-Target mapping ; • способность сопоставить поле источника с полем в целевой системе; • понимание логики преобразования данных. Аналитическое мышление • умение самостоятельно разбираться в данных; • способность находить причины расхождений; • умение формулировать выводы на основе данных; • внимательность к деталям. Excel • уверенная работа с Excel; • XLOOKUP/VLOOKUP; • SUMIFS/COUNTIFS; • сводные таблицы; • базовая работа с большими массивами данных. Коммуникация • грамотный русский язык; • способность работать с требованиями и технической документацией; • умение задавать уточняющие вопросы бизнес-пользователям и команде. 🟡 БУДЕТ ПЛЮСОМ • Python / Pandas / NumPy. • PostgreSQL. • Git. • Power BI. • dbt. • Опыт с ETL-инструментами. • Опыт работы с DWH. • Опыт в банковской, финансовой или RegTech-сфере. • Опыт работы с большими объёмами данных. Не ожидаем глубокого знания всех этих инструментов от Junior. Кого мы ищем Нам подойдёт человек, который: • имеет образование или обучение в области IT, аналитики, математики, экономики или смежных направлений; • имеет базовый практический опыт работы с данными — коммерческий, стажировка или сильные учебные проекты; • уверенно владеет SQL; • понимает базовые принципы DWH, ETL/ELT и Data Quality; • умеет не просто получить данные, но и понять, почему они выглядят именно так ; • готов много работать с SQL и данными, а не только с визуализацией; • хочет развиваться в направлении Data Analyst → DWH / Data Analytics . Что предлагаем • Работа над реальным RegTech-проектом . • Погружение в корпоративное DWH . • Наставничество со стороны опытных специалистов. • Работа с реальными бизнес- и финансовыми данными. • Возможность развиваться в направлениях Data Analytics, DWH и Data Quality . • Профессиональный рост внутри IT-команды. • Офис в Ташкенте. • График 5/2, 09:00–18:00 . • Заработная плата: от 8 000 000 сум на руки , в зависимости от уровня подготовки. Важно Если вы уверенно работаете с SQL, понимаете базовые принципы DWH и хотите развиваться в Data Analytics — будем рады познакомиться. Если ваш опыт преимущественно связан только с Excel/Power BI и при этом нет понимания SQL и основ DWH, эта позиция, скорее всего, вам не подойдёт.