Аналитик данных — Эво

«ЭВО» — телекоммуникационный оператор, развивающий собственную ИТ- и аналитическую инфраструктуру: корпоративное хранилище данных, инструменты бизнес-аналитики и внутренние сервисы для работы с клиентами. Мы ищем специалиста, который будет самостоятельно вести весь цикл работы с данными — от интеграции источников и построения хранилища до отчётов и аналитических решений для руководства и бизнес-подразделений.

Мы предлагаем:

• График работы: с понедельника по пятницу с 9.00 до 18.00, суббота и воскресенье — выходные;
• Формат работы Офис/Гибрид/Удаленка;
• Оформление по ТК с первого рабочего дня;
• Оформление в штат компании согласно действующему законодательству, полный социальный пакет;
• Развитая корпоративная культура. Вместе отмечаем праздники, дарим подарки на памятные даты.
• Работа в команде профессионалов и отличные возможности для карьерного роста

Это совмещённая роль: специалист отвечает и за платформу данных (ETL/ELT, хранилище, интеграции), и за аналитику на её основе (отчёты, дашборды, выводы для бизнеса). Платформа уже работает в проде — свыше 100 DAG в Airflow и готовые витрины для Power BI, — поэтому основная часть работы это поддержка, оптимизация и развитие действующего контура, а не построение с нуля. Вы ведёте пайплайны загрузки данных из систем компании, дорабатываете витрины в хранилище и на этой же основе готовите отчётность и аналитику для руководства и бизнес-подразделений.

Обязанности:

Платформа данных и ETL/ELT

• Поддержка и развитие действующего ETL/ELT-конвейера (Airflow, свыше 100 DAG): доработка существующих процессов и разработка новых.
• Интеграция источников: биллинг (Oracle), CRM (Bitrix24), телефония (MySQL/MariaDB), 1С, файлы; использование объектного хранилища (S3/MinIO) как промежуточного стейджинг-слоя между этапами загрузки.
• Моделирование и поддержка витрин данных в хранилище (PostgreSQL), включая витрины агрегированной отчётности (KPI, план-факт, бюджет).
• Внедрение контроля качества данных, тестов и валидаций на уровне пайплайнов.
• Настройка мониторинга пайплайнов и алертов, разбор сбоев загрузки.
• Оптимизация SQL-запросов, индексов, структуры хранения.
• Версионирование схем и кода (Git), документирование архитектуры и пайплайнов, ведение runbook.
• Организация резервного копирования данных и проверка восстановления.
• Участие в закрытии рисков информационной безопасности хранилища: ограничение сетевого доступа, разграничение прав пользователей, маскирование, шифрование.

Аналитика и отчётность

• Разработка, поддержка и развитие отчётов и дашбордов в Power BI на основе готовых витрин хранилища (в первую очередь — группы KPI, план-факт, бюджет), включая выбор режима подключения (Import/DirectQuery) с учётом нагрузки на хранилище.
• Анализ данных из ключевых бизнес-доменов компании: биллинг, CRM, телефония, учёт абонентов, финансовые данные 1С.
• Сбор и формализация требований от бизнес-заказчиков, перевод их в аналитические и ETL-задачи.
• Написание SQL-запросов для выгрузки, агрегации и проверки данных.
• Контроль качества и достоверности данных в отчётах, выявление и разбор аномалий.
• Автоматизация регулярной отчётности: план-факт анализ, KPI, бюджетные показатели, отчёты для руководства.
• Визуализация результатов анализа и презентация выводов руководству и профильным подразделениям.
• Документирование методологии расчёта показателей, состава и логики витрин данных.

• Высшее образование.
• Опыт работы с данными (аналитика и/или инженерия данных) от 1–2 лет.
• Уверенное владение SQL и Python.
• Опыт построения ETL/ELT-процессов, желательно в Airflow.
• Опыт работы с реляционными СУБД, обязательно PostgreSQL; MySQL, Oracle.
• Опыт разработки отчётов и дашбордов в Power BI.
• Понимание принципов построения хранилищ данных и витрин (звезда/снежинка).
• Опыт работы с Git; базовые навыки работы с Docker.
• Продвинутое владение Excel.
• Умение работать с большими объёмами данных и вниманием к деталям.
• Навыки коммуникации с бизнес-заказчиками и умение переводить бизнес-задачи в технические требования.

Будет плюсом

• Опыт работы с объектными хранилищами (S3/MinIO).
• Опыт работы с Kafka/RabbitMQ и потоковой обработкой данных.
• Опыт работы с данными CRM-систем, в частности Bitrix24.
• Опыт работы с данными биллинговых систем (Oracle) и телефонии.
• Опыт работы в телеком- или ИТ-компании.
• Опыт поддержки крупных production-конвейеров в Airflow (сотни DAG) и их масштабирования (например, миграция с LocalExecutor на Celery/Kubernetes). id: 161