Анализ фактических планов выполнения запросов, индексов и статистики. Диагностика избыточных чтений, неоптимальных соединений и ошибок оценки кардинальности. Оптимизация запросов, структуры...
Топ-7% по зарплатеОпубликована сегодня
Где эта вакансия на рынке
Голубая полоса — вилка, в которую попадает половина предложений «Аналитик данных», серая засечка — середина рынка. Предложение обгоняет 93% вакансий направления.
55 000 ₽в среднем 115 000 ₽218 000 ₽
Коротко о вакансии
Предложение выше рынка: 250 000 — 250 000 ₽ против средних 115 000 ₽ по направлению «Аналитик данных» — это плюс 117%.
В Москве по этому направлению платят в среднем 150 000 ₽, предложение обгоняет 87% местных вакансий.
Описание вакансии
Мы предлагаем:
Официальное оформление по Трудовому кодексу РФ с первого рабочего дня
Индивидуальные образовательные программы, участие в IT-конференциях
Приглашаем в команду профессионалов для реализации своих IT идей!
Прозрачную систему бонусов и стабильные выплаты без задержек.
Систему обучения и адаптации для новых сотрудников.
Приятные скидки на продукцию Компании.
Новогодние подарки детям сотрудников.
График работы удаленный или гибридный.
Предоставляем возможность работать в любом удобном региональном офисе.
Приглашаем на работу Разработчика DWH OLAP в отдел Корпоративной отчетности.
Условия работы:
График работы с 9.00 до 18.00 (5/2).
Удаленный формат работы.
Цель позиции
Разработка и развитие корпоративного хранилища данных, процессов загрузки, аналитических моделей и OLAP-кубов. Обеспечение качества данных и производительности всей цепочки подготовки данных для корпоративной отчётности.
Обязательные требования
Опыт работы
От 5 лет опыта разработки DWH и аналитических решений.
Самостоятельное проектирование, внедрение и сопровождение решений в промышленной эксплуатации.
Умение анализировать существующую архитектуру, выявлять технические ограничения и обосновывать изменения.
Глубокое знание SQL / T-SQL
Разработка сложных запросов, хранимых процедур и представлений.
Уверенная работа с оконными функциями, CTE, временными таблицами, соединениями и агрегациями.
Опыт работы с большими объёмами данных.
Понимание транзакций и уровней изоляции.
Обеспечение корректности расчётов при различной гранулярности данных.
Оптимизация SQL и производительности БД
Анализ фактических планов выполнения запросов, индексов и статистики.
Диагностика избыточных чтений, неоптимальных соединений и ошибок оценки кардинальности.
Оптимизация запросов, структуры таблиц и индексов.
Понимание возможностей секционирования и columnstore-индексов.
Диагностика блокировок и взаимоблокировок.
Подтверждение результатов оптимизации измерениями времени выполнения и потребления ресурсов.
Проектирование и развитие DWH
Проектирование фактов, измерений и витрин данных.
Определение гранулярности и применение схем «звезда» и «снежинка».
Историзация данных, применение Slowly Changing Dimensions — SCD.
Организация слоёв хранения и преобразования данных.
Согласование бизнес-правил и обеспечение единого определения показателей.
Обеспечение целостности, полноты и согласованности данных.
Разработка ETL / ELT
Интеграция данных из разнородных источников.
Реализация инкрементальных загрузок.
Обработка изменений и удалений в источниках.
Организация повторных запусков без дублирования данных.
Логирование, мониторинг, обработка ошибок и восстановление после сбоев.
Контроль качества данных Data Quality и оптимизация времени загрузки.
SQL Server Analysis Services — SSAS
Проектирование, разработка, развёртывание и сопровождение аналитических моделей и OLAP-кубов.
Опыт SSAS Tabular и/или Multidimensional в соответствии с архитектурой используемых решений.
Настройка связей, измерений, иерархий и мер.
Организация обработки данных и партиционирования.
Оптимизация времени обновления и выполнения запросов.
Настройка ролей и разграничения доступа.
Диагностика проблем производительности и стабильности моделей и кубов.
Глубокое знание одного из языков DAX или MDX (предпочтительно)
Разработка и оптимизация запросов к многомерным кубам.
Работа с измерениями, иерархиями, элементами, наборами и кортежами.
Разработка вычисляемых элементов и расчётных скриптов, включая SCOPE.
Понимание контекста вычислений и порядка расчётов.
Поиск причин некорректных результатов и низкой производительности.
Понимание контекста строки, контекста фильтра и перехода контекста.
Разработка сложных мер.
Работа с фильтрами, связями и временными расчётами.
Обеспечение корректных промежуточных и общих итогов.
Диагностика и оптимизация вычислений и табличных моделей.
Понимание Storage / Formula Engine
Сквозная диагностика
Локализация узких мест в цепочке: источник → ETL/ELT → DWH → SSAS → BI.
Оценка влияния изменений на корректность данных, скорость загрузки и отклик отчётности.
Выбор технических решений на основании измерений и ограничений архитектуры.
Инженерные практики
Использование Git и участие в code review.
Документирование архитектуры, моделей данных, преобразований и бизнес-правил.
Проверка корректности данных и регрессионных последствий изменений.
Контролируемое развёртывание изменений.
Разделение сред разработки, тестирования и промышленной эксплуатации.
Самостоятельность уровня Senior
Оценка трудозатрат, зависимостей и технических рисков.
Самостоятельное решение сложных задач.
Аргументация архитектурных решений.
Взаимодействие с аналитиками, BI-разработчиками и смежными техническими командами.
Техническое наставничество и передача знаний.
Желательные требования
Образование
Высшее профильное техническое или физико-математическое образование: информатика, прикладная математика, программная инженерия, вычислительная техника либо смежные направления.
Дополнительные компетенции
Опыт работы с Power BI или Power BI Report Server.
Владение DAX Studio, Tabular Editor, SQL Server Profiler и/или Extended Events.
Опыт SSIS, SQL Server Agent либо других средств оркестрации загрузок.
Python или PowerShell для автоматизации.
Опыт автоматизации развёртывания объектов БД и моделей SSAS.
Вакансия опубликована 21 сентября, проверена 22.09.2026. Открыть оригинал.
Как откликнуться
Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую.
Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова.
Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас
по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье
как быстро найти работу.
Спросите нейросети о вакансии
Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель
Вопросы по этой вакансии
Сколько платят на позиции «Разработчик DWH OLAP»?
Работодатель указал вилку 250 000 — 250 000 ₽. В среднем по направлению «Аналитик данных» платят 115 000 ₽, то есть предложение выше рынка.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 22.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
Уже свыше 25 лет компания FORUM-AUTO является официальным дистрибьютором более 350 производителей автокомпонентов со всего мира. Мы занимаемся оптовой продажей запчастей и комплектующих для любых типов и марок легковых и грузовых автомобилей отечественного и импортного производства.…
Формирование процессной модели компании: описание карты процессов (Level 0–3); декомпозиция на сквозные процессы; формирование процессных регламентов. Назначение владельцев процессов...
Работать с большими многомерными массивами экономических и операционных данных: собирать, обрабатывать, сопоставлять и анализировать информацию (от 1 млн. строк).
Анализировать структуру, качество и динамику кредитного портфеля. Мониторить ключевые риск-показатели и выявлять проблемные сегменты. Оценивать влияние продуктовых решений на...
Можно удалённоОт 3 до 6 летАналитик данныхОпубликована 19 сентября
Сбор, анализ, формализация и согласование требований к созданию хранилищ, витрин данных и ETL-процессов. Анализ источников данных, определение требований к...
Можно удалённоОт 3 до 6 летАналитик данныхОпубликована 17 сентября
Работа с текущим финансовым модулем системы (Delphi). Планирование и организация работы команды, выполнение сложных задач, распределение задачи между сотрудниками, менторство.
Можно удалённоОт 1 года до 3 летАналитик данныхОпубликована 14 сентября
Работа с действующими поставщиками и поиск новых. Управление ассортиментом. Формирование эффективной товарной матрицы. Оптимизация и развитие ассортимента. Анализ и прогнозирование...
Проводить интервью с пользователями для выявления и описания текущих бизнес-процессов. Анализировать и визуализировать данные, выявлять точки роста и узкие...