Разработка и поддержка ETL-процессов: сбор, парсинг и загрузка данных из Excel, API (REST, SOAP), СУБД, MindManager и других источников
Создание автоматизированных отчетов (Excel, PDF) и дашбордов (Power BI, DataLens)
Оптимизация и поддержка SQL-запросов, работа с СУБД
Написание вспомогательных скриптов для автоматизации рутинных задач
Разработка DAG-ов в Airflow
Требования:
Ключевые навыки: - Python: - Работа с библиотеками: pandas, openpyxl, os, win32com, requests, sqlalchemy. - Написание чистого, поддерживаемого кода
Опыт автоматизации рутинных задач, парсинга данных (Excel, API, JSON, XML)
ETL-процессы: - Понимание принципов извлечения, трансформации и загрузки данных
SQL: - Написание сложных запросов (JOIN, CTE, оконные функции, агрегация)
Excel: - Power Query, сводные таблицы, формулы. - Автоматизация обработки Excel-файлов через pandas/openpyxl
BI-визуализация: - Опыт работы с Power BI, Yandex DataLens, Tableau или аналогами. - Построение дашбордов, настройка метрик и расчетов
Автоматизация и скрипты: - Написание .bat-скриптов для автоматизации задач в Windows. - Основы работы с командной строкой (PowerShell / Bash)
Инициативность, аналитический склад ума
Способность самостоятельно разбираться в новых технологиях
Готовность развиваться в направлении Data Engineering / Analytics
Плюсом будет: - Опыт работы с инструментами оркестрации (например, Airflow). - Базовые знания веб-фреймворков (FastAPI, Flask, Django). - Опыт работы с Git, CI/CD. - Знание Docker. - Умение документировать процессы и код