Старший аналитик данных

Что мы предлагаем:
Оформление по ТК РФ в штат Компании на бессрочной основе;
Работу в комфортабельном офисе в 1 мин. пешком от м. Белорусская (БЦ Белая Площадь);
График работы 5/2 9:00-18:00, можно сдвигать;
Гибридный формат работы: 2 недели в офисе, 1 неделю удаленно или 3 дня в офисе, 2 дня удаленно каждую неделю;
Официальную конкурентоспособную заработную плату: оклад + ежемесячную премию по KPI;
Годовой бонус;
Ежегодную индексацию заработной платы;
ДМС со стоматологией (франшиза), страхование от несчастных случаев;
Корпоративную сотовую связь;
Выплаты в связи с важными событиями и материальную помощь в непредвиденных ситуациях;
Подписки на Best Benefits/ Skillbox/ библиотеку Alpina Digital и т.д.;
Возможность профессионального развития и карьерного роста;
Новогодние подарки для сотрудников и их детей.
Какие будут задачи:
Поддержка и развитие корпоративной системы на MS SQL Server;
Анализ существующего кода и логики обработки данных (SQL-скрипты, хранимые процедуры);
Доработка и оптимизация SQL-запросов и процедур;
Участие в проектировании и развитии аналитических витрин данных;
Анализ архитектуры потоков данных и логики расчётов;
Проверка корректности расчётов и данных;
Подготовка аналитических выборок и расчётов с использованием SQL и Excel;
Работа с большими таблицами и аналитическими моделями в Excel (Power Query, Power Pivot);
Взаимодействие с пользователями системы и участие в уточнении бизнес-логики расчётов;
Участие в развитии аналитической инфраструктуры и подходов к работе с данными.
Мы ожидаем:
Оконченное высшее образование (экономика, математика, статистика, ИТ, инженерные или смежные направления);
Опыт работы с аналитическими данными и системами обработки данных;
Уверенное знание SQL: владение основными операторами, умение писать подзапросы и CTE, оконные функции;
Опыт работы в Excel, Power Query, Power Pivot;
Опыт работы с реляционными базами данных;
Опыт работы с MS SQL Server или другими промышленными СУБД;
Умение читать, анализировать и дорабатывать чужой SQL-код;
Понимание принципов построения витрин данных и архитектуры аналитических систем;
Умение работать с большими объёмами данных;
Способность разбираться в сложных расчётных моделях и существующей архитектуре данных;
Знание Python на базовом уровне будет плюсом, но не обязательно.