Data Engineer (Телеком)

Вакансия № 36796605 от компании Start Industries на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании Start Industries.

☑ Основной блок:

Опыт работы: 3–6 лет.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: график: 5/2 (рабочих часов: 8).

Зарплата: по результату собеседования.

Место работы (точный адрес): Россия, Москва, Ленинградский проспект, 31Ас1.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 36796605 добавлено в базу данных: Четверг, 23 января 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Воскресенье, 16 марта 2025 года.

☑ Статистика предложения работы № 36796605:

Прочитано соискателями - 1 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "Start Industries":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

Оставить своё мнение об этой компании можно тут без регистрации и бесплатно.

☑ Подробности о вакантном месте:

Мы ищем Дата-инженера, который поможет построить коммунальную платформу управления данными, BI и инфраструктурой для крупного телеком-проекта. Если вы разбираетесь в моделировании данных, DWH и SQL, а также умеете работать с бизнес-требованиями, будем рады обсудить сотрудничество.

Формат работы: удаленно.
График: по МСК ±2 часа.

Какие навыки помогут вам в этой роли

Высшее образование (предпочтительно в сфере IT).
Опыт работы в дата-аналитике, дата-инжиниринге или моделировании данных от 5 лет.
Опыт проектирования DWH от 3 лет (обязательно: Star, Snowflake, желательно: Data Vault, Anchor).
Понимание работы OLAP-систем, различий между “горячими”, “теплыми” и “холодными” данными.
Опыт работы с ETL / ELT-процессами, source-to-target маппингами, линейджами.
Уверенные знания SQL (подзапросы, CTE, группировки, оконные функции).

Какие задачи вас ждут

Анализировать бизнес-потребности и разрабатывать модели данных.
Собирать, документировать и уточнять требования с потребителями данных.
Консультировать по платформенным решениям и инструментам.
Работать с командой заказчика над концептуальными, логическими и физическими моделями данных.
Разрабатывать ER-диаграммы.
Профилировать данные, формировать требования для DQ-проверок.
Описывать данные и потоки данных в соответствии с регламентами Data Governance.
Составлять STTM.
Работать с разными бизнес-направлениями и заказчиками.