Аналитик данных

SkillStaff; United States; Remote; USD 90,000 - 130,000; Full time

Benefits offered by this job

Удаленная работа

Гибкий график

Job summary

SkillStaff ищет аналитика данных для проекта крупного ритейлера. Ваша задача — разрабатывать модели данных и отчётные решения в Power BI и Apache Superset, оптимизировать SQL-запросы и реализовывать dbt‑модели.

Будете автоматизировать процессы на Python, поддерживать Spark‑скрипты и формировать ТЗ для дата‑инженеров, а также внедрять DAG по готовому шаблону. Требуется 4+ года опыта, продвинутый SQL, Git, опыт мониторинга качества данных.

Qualifications

• Опыт в аналитике данных не менее 4 лет.
• Продвинутый SQL: CTE, JOIN, подзапросы, оконные функции, оптимизация.
• Практический опыт с dbt и моделированием.
• Уверенное владение Python: структурированный код и сложные преобразования.
• Опыт работы со Spark: написание эффективных запросов.
• BI-разработка: построение моделей данных, расчётных мер, владение Git.
• Опыт согласования дата‑контрактов и мониторинга качества данных (DQ).
• Навыки работы с кодовыми агентами и MCP.

Responsibilities

• Разрабатывать модели данных и отчётные решения в Power BI и Apache Superset.
• Создавать и оптимизировать SQL-запросы, реализовывать dbt‑модели.
• Автоматизировать процессы на Python, формировать регулярную отчётность.
• Поддерживать Spark‑скрипты для ETL.
• Формировать ТЗ для дата‑инженеров и реализовывать DAG по шаблону.
• Согласовывать дата‑контракты: SLA, схемы данных, доступ.
• Контролировать качество данных и обновлять дата‑каталог.
• Внедрять автоматизацию на базе LLM и кодовых агентов.

Skills

SQL

dbt

Python

Power BI

Apache Superset

Spark

Git

Data quality

Data contracts

LLM automation

Tools

dbt

Power BI

Apache Superset

Python

Spark

Job description

Описание

Мы в поисках аналитика данных на проект крупного ритейлера.

Задачи

Разрабатывать модели данных и отчётные решения в Power BI и Apache Superset с учётом бизнес‑задач. Создавать и оптимизировать сложные SQL-запросы, реализовывать dbt-моделей для трансформации данных. Автоматизировать типовые процессы и формировать регулярную отчётность с помощью Python. Поддерживать и развивать Spark-скриптов для стандартных ETL-задач. Формировать технические задания для дата‑инженеров (по доработке и созданию ETL), а также реализовывать простые DAG по готовому шаблону. Согласовывать дата‑контракты: фиксация SLA, схем данных, ответственных и прав доступа. Контролировать качество данных, актуализировать дата‑каталог. Внедрять автоматизацию на базе LLM и кодовых агентов для ускорения рутинных операций.

Требования

• От 4 лет опыта в аналитике данных.
• Продвинутый уровень владения SQL: уверенная работа с CTE, JOIN, подзапросами и оконными функциями, навыки оптимизации запросов.
• Практический опыт работы с dbt, реализация несложных моделей.
• Уверенное владение Python: написание структурированного кода, выполнение сложных преобразований, оптимизация скриптов.
• Опыт работы со Spark: самостоятельное формирование запросов, базовая оптимизация.
• Навыки BI-разработки: построение моделей данных, настройка связей и расчётных мер (DAX или аналоги); Владение Git на уровне повседневных операций: создание веток, коммиты, пуш, мердж-реквесты, участие в code review.
• Опыт согласования дата‑контрактов и организации мониторинга качества данных (DQ).
• Практические навыки работы с кодовыми агентами, включая подключение MCP и skills.

Условия

• ЭКСПЕРТИЗА. Делай выбор в пользу проектов с разным уровнем сложности и экспертных команд, где можно работать с лучшими специалистами и обмениваться опытом.
• РАЗНООБРАЗИЕ ПРОЕКТОВ. Выбирай из сотен компаний и проектов то, что интересно и полезно для твоего роста.
• SkillStaff помогает реализовывать ежегодно порядка 500 различных ИТ-проектов для крупного бизнеса.
• КОМФОРТ. Создавай идеальные условия для своей работы: удаленный формат работы на территории РФ.