Работодатель не назван
Data Engineer DWH
Навыки
- Airflow
- BI-инструменты
- BigQuery
- ClickHouse
- Дашборды и витрины
- Data Governance
- Data Quality
Ещё 17
- dbt
- DWH
- ER-диаграммы
- ETL / ELT
- Финтех и платежи
- Metabase
- MS SQL Server
- OLAP
- PostgreSQL
- Power BI
- Python
- Оптимизация запросов
- Работа с требованиями
- Snowflake
- SQL
- Superset
- Tableau
О компании и продукте
- Мы ищем опытного Data Engineer / DWH-разработчика для работы над аналитическими системами в финансовом домене. Нам нужен практичный специалист, который сможет быстро погрузиться в предметную область, выстроить устойчивую модель данных и взять на себя задачи по развитию и поддержке аналитического хранилища. Проект ориентирован на работу с данными кредитных организаций, с фокусом на качество данных, прозрачность метрик и удобство аналитики
Задачи
- Ключевые обязанности
- Проектирование и развитие аналитического хранилища данных (DWH)
- Разработка моделей данных (fact / dimension, агрегаты)
- Построение ETL / ELT-процессов загрузки и трансформации данных
- Разработка аналитических витрин и BI-моделей
- Работа с финансовыми данными (кредиты, платежи, просрочка, клиенты, продукты)
- Обеспечение качества, согласованности и историчности данных
- Оптимизация запросов, моделей данных и расчета показателей
- Взаимодействие с разработчиками, аналитиками и бизнесом для формализации требований
Требования
- От 3 лет опыта в Data / DWH разработке
- Уверенное знание SQL
- Практический опыт построения DWH / аналитических систем
- Понимание подходов моделирования данных (Star Schema, Fact / Dimension)
- Опыт разработки ETL / ELT-процессов
- Понимание принципов построения аналитической отчетности и BI
- Опыт работы с одной или несколькими аналитическими СУБД (PostgreSQL, MS SQL Server, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, Microsoft Fabric / Synapse)
- Понимание различий между OLTP и OLAP системами
- Умение проектировать устойчивые и понятные модели данных
Будет плюсом
- Опыт работы в финансовом домене (банки, МФО, финтех)
- Опыт построения отчетности по кредитному портфелю (выдачи, погашения, просрочка, collection, когортный и винтажный анализ)
- Опыт работы с BI-инструментами (Power BI, Tableau, Superset, Metabase)
- Опыт работы с orchestration-инструментами (Airflow, dbt)
- Опыт использования Python для обработки данных
- Понимание принципов Data Quality, Data Governance и историзации данных
Условия
- Полную занятость
- Офисный формат работы в Ташкенте
- Работу над аналитической платформой в финтех-домене с прямым влиянием на бизнес
- Сильную продуктовую и техническую команду
- Возможность профессионального роста в направлении Data / DWH архитектуры
- Конкурентную заработную плату
- Если у вас есть опыт работы Data Engineer / DWH-разработчика с опытом работы с финтех-данными (банки, МФО, кредитные портфели). , пишите в личные сообщения или отправляйте своё CV
- Telegram: @haas_maru
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии29 днейв источнике с 03.04.2026
Перепубликации1 разпубликаций всего: 2
Проверяли на источникеВидели 29 дней назад
Среди похожихНет данных111 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
ГрейдMiddleвыведено из другого признака
Формат работыОфисвычитано из текста вакансии
ГеографияТашкент, Узбекистанвычитано из текста вакансии
Зарплатане указана
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки753 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки нет вовсе
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
- Тип источника
- Карьерный сайт работодателя
- Найдено публикаций
- 2
Посмотреть публикации и даты
- telegramПовторная публикация · 2026-04-03
- telegramОсновная публикация · 2026-04-03
Безопасность
Отклик уходит на сайт источника
Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайте — t.me.
Признаки мошенничества
- Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
- Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
- Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
- Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.
Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.
Продолжить поиск
Похожие вакансии
Причина сходства указана на каждой карточке
Подробнее - Подробнее
Почему похожа: похожая специализация · тот же грейд
Business Analyst- Digital Transformation
- Middle
- Гонконг
- Подробнее
Почему похожа: похожая специализация · тот же грейд
системного аналитика — работа System Analyst
- Middle