data analyst розничной сети

NDA; United States; Remote; USD 120,000 - 170,000; Full time

Job summary

NDA ищет специалиста по данным для развития аналитической платформы: вы будете проектировать модели данных, создавать отчеты в Power BI и Apache Superset, а также реализовывать dbt-модели и оптимизировать SQL-запросы. Будете автоматизировать типовые задачи на Python и поддерживать Spark ETL.

Требуется 4+ лет в аналитике, продвинутый SQL (CTE, JOIN, оконные функции), опыт BI-моделирования и работы с dbt. Приветствуется знание Git, SLA и дата-контрактов, а также навыки мониторинга качества данных.

Qualifications

• Не менее 4 лет опыта в аналитике данных.
• Продвинутый SQL: CTE, JOIN, подзапросы, оконные функции.
• Навыки разработки BI: модели данных, связи, меры (DAX или аналоги).
• Практический опыт dbt и создание моделей трансформации.
• Уверенное владение Python: структурированный код и трансформации.

Responsibilities

• Разрабатывать модели данных и отчётные решения в Power BI и Apache Superset с учётом бизнес-задач
• Создавать и оптимизировать SQL-запросы, реализовывать dbt-модели для трансформации данных
• Автоматизировать процессы и формирование регулярной отчетности средствами Python
• Поддерживать и развивать Spark-скрипты для ETL-задач
• Формировать ТЗ для дата-инженеров по доработке ETL и реализовывать простые DAG
• Согласовывать дата-контракты: SLA, данные схемы, доступ
• Контролировать качество данных (DQ) и актуализировать каталог данных
• Внедрять автоматизацию на базе LLM и кодовых агентов, подключать MCP и skills

Skills

SQL продвинутый

Python

Power BI

Apache Superset

dbt

Spark

Git

DQ/контроль качества

моделирование данных

Tools

Power BI

Apache Superset

Job description

Описание

Проект крупной розничной сети развивает аналитическую платформу, внедряет современные практики работы с данными и автоматизирует процессы.

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-модели для трансформации данных
• Автоматизировать типовые процессы и формирование регулярной отчётности средствами Python
• Поддерживать и развивать Spark-скрипты для стандартных ETL-задач
• Формировать технические задания для дата-инженеров по доработке и созданию ETL, реализовывать простые DAG по готовому шаблону
• Согласовывать дата-контракты: фиксировать SLA, схемы данных, ответственных и права доступа
• Контролировать качество данных (DQ), актуализировать каталог данных
• Внедрять автоматизацию на базе LLM и кодовых агентов, подключать MCP и skills

Требования

• Не менее 4 лет опыта в аналитике данных
• Продвинутый SQL: CTE, JOIN, подзапросы, оконные функции и оптимизация запросов
• Навыки разработки BI: построение моделей данных, настройка связей и расчётных мер (DAX или аналоги)
• Практический опыт работы с dbt и создания моделей трансформации
• Уверенное владение Python: структурированный код, сложные преобразования и оптимизация скриптов
• Опыт работы со Spark: самостоятельное формирование запросов и базовая оптимизация
• Владение Git для повседневной работы: ветки, коммиты, пуш, мердж-реквесты и участие в проверке кода
• Опыт согласования дата-контрактов и организации мониторинга качества данных (DQ)
• Практические навыки работы с кодовыми агентами, включая подключение MCP (Model Context Protocol) и skills
• Будет плюсом: опыт работы в розничной торговле и понимание специфики розничных метрик, написание сложных dbt-моделей (incremental, snapshots, macros, Slim CI), понимание Data Vault 2.0 или других методологий моделирования данных

Условия

Ставка обсуждается Привлечение на 24 месяца с возможностью пролонгации Аутстаффинговая позиция