Москва, Варшавское шоссе, 47к4
Метро: Верхние КотлыКомпания МЕДИПАЛ — современная высокоэффективная дистрибьюторская компания, входящая в десятку фармацевтических лидеров-поставщиков по государственным контрактам на территории РФ.
Наш успех определяет наш коллектив — команда неравнодушных людей, разделяющих общие ценности. Присоединяйтесь к команде профессионалов!
Мы в поиске Инженера данных.
Мы предлагаем Вам:
Мы ждем от Вас:
знание MS SQL на уровне инженера данных (CTE, оконные функции, процедуры), опыт работы с dbt;
знание ETL-процессов и инструментов интеграции и оркестрации данных (SSIS, Azure Data Factory, Pentaho, Airflow, Dagster);
знание Power BI на уровне BI разработчика;
понимание архитектуры построения DWH: слои архитектуры, подходы к моделированию, медленно изменяющиеся измерения (SCD2);
понимание жизненного цикла данных, в т.ч. технологий хранения, обработки и интеграции данных;
опыт в проектировании и разработке хранилищ данных (Data Warehouse) и витрин данных;
опыт работы с облачными платформами и сервисами (Azure, AWS, Google Cloud);
опыт работы с инструментами Data Governance (Data Catalog, Data Lineage, Data Quality, MasterData);
знание языков программирования и анализа данных на уровне Senior: SQL, DAX, M - обязательно, PowerShell, Python, R, C#, JS - как преимущество;
знание Microsoft Power Platform (PowerApps, Power Automate);
опыт работы с большими данными и технологиями Big Data (Hadoop, Spark) как преимущество.
Обязанности:
управление и разработка аналитического хранилища данных DWH и озера Datalake: проектирование объектов DWH и их взаимосвязей; проектирование и разработка ETL и ELT-процессов; разработка интеграций хранилища данных с другими системами.
построение аналитических витрин данных, работа с семантическим слоем DWH: разработка аналитических витрин данных для возможностей использования данных; работа с семантическим слоем данных: моделирование данных, соблюдение бизнес-логики данных, обеспечение согласованности и понятности данных для бизнес-пользователей.
оценка производительности DWH, оптимизация BI моделей Power BI: мониторинг и анализ производительности DWH (время выполнения запросов, использование ресурсов, масштабируемость) для выявления узких мест и проблем. Оптимизация моделей данных Power BI для обеспечения высокой производительности отчетов и дашбордов.
управление качеством данных DWH и BI моделей: определение правил проверки данных, обнаружение и исправление ошибок, отслеживание происхождения данных, участие в разработке рекомендаций по предотвращению повторных проблем с качеством данных.