freehire launches on Product Hunt on 26 August.

Follow →

Системный аналитик DWH

Summary

Analyzes and models data warehouse requirements for a major stock exchange, designing data models and ETL processes to support trading and financial reporting systems.

В 2022 году Московской бирже исполнилось 30 лет. Мы появились вместе с современной Россией и за эти годы с нуля создали рынок инвестиций.

Сегодня миллионы людей и тысячи компаний доверяют нам и пользуются нашей инфраструктурой.

  • Ежедневно на наших торговых платформах совершаются миллионы транзакций в минуту – без задержек, без перебоев.
  • Мы храним в депозитарии цифровые записи о каждом активе, который торгуется на бирже.
  • Мы следим за тем, чтобы все операции соответствовали правилам торгов и требованиям регуляторов.

А еще мы активно развиваемся и давно вышли за рамки классического биржевого бизнеса.

  • Мы разрабатываем и поддерживаем платформы, которые соединяют финансовые компании и клиентов,
  • Мы идем на внебиржевой рынок и создаем на нем удобные сервисы,
  • Мы открываем новые возможности для инвесторов, корпораций, банков.
  • Мы развиваем финансовую культуру страны.

В #moexteam уже больше 2200 человек: ИТ-специалисты и эксперты по развитию рынков, продуктовые и проектные менеджеры, финансисты и юристы, маклеры и многие другие. Мы разные, но всех нас объединяет общая цель – помочь людям и компаниям управлять деньгами, используя передовые технологии и знания.

В Департаменте ИТ развития открыта вакансия Аналитик DWH

Чем предстоит заниматься:

1. Работа с требованиями и коммуникация:

- Взаимодействие с бизнес-заказчиками: сбор, анализ, уточнение и согласование как функциональных, так и нефункциональных требований.

- Координация взаимодействия со всеми участниками процесса: архитекторами, разработчиками, тестировщиками.

- Участие в процессах тестирования.

2. Проектирование данных и моделирование:

- Создание проектной документации: требования, модель данных, описание логики трансформации.

- Разработка логических и физических моделей данных витрин. - Создание диаграмм последовательности.

- Работа с источниками данных и контроль их качества.

3. Разработка и прототипирование ETL/ELT:

- Написание прототипов ETL-процессов (до передачи кода в промышленную разработку).

- Написание сложных SQL-запросов для извлечения и трансформации данных. - Работа с Big Data экосистемой (Hadoop, Hive, SparkSQL) — опционально.

4. Сопровождение:

- Участие в поддержке на уровне L3 — решение сложных технических проблем, влияющих на бизнес-логику или доступность данных.

Мы ожидаем от Вас:
  • Опыт от 2-х лет в системной аналитике (+аналитика DWH).

  • SQL: Уверенное владение (написание сложных запросов, оконные функции, оптимизация).

  • Теория данных: Понимание принципов нормализации/денормализации, опыт проектирования витрин данных.

  • Моделирование: Базовые знания архитектур хранилищ, моделей данных (Kimball, Inmon и др.).

  • Документирование: Умение вести проектную документацию, четко структурировать мысли устно и письменно.

  • Инструменты: Опыт работы с Jira (управление задачами) и Confluence (документация).

Будет плюсом:

  • Отраслевой опыт: Опыт работы в банковской сфере.

  • Специфичные инструменты: Знание платформы Neoflex Reporting.

  • Big Data технологии: Понимание экосистемы Hadoop, Hive.

  • Знание SparkSQL (большое преимущество).

See also