Напиши текст вакансии для должности "Data Analytics". Название компании: "Сбербанк". Расположение: Москва. График работы: Полный день. Опыт работы: От 3 до 6 лет. Ключевые навыки: 'SQL', 'Hadoop', 'SCALA', 'Big Data', 'PostgreSQL'

Платформа монетизации данных Сбербанка – платформа, на базе которой Сбер создает аналитические и информационные продукты для бизнеса. Продукты решают задачи по исследованию рынков, помогают принимать управленческие решения. Аналитические продукты реализуются на базе уникальной платежной базы банка – более 60% транзакций России проходит через Сбер, подобного датасета нет ни у кого на рынке.   Для решения задач по реализации дата-продуктов мы ищем универсального аналитика данных, который на продвинутом уровне владеет SQL (план запросов, оптимизация, многоуровневые запросы) может спроектировать, реализовать и оптимизировать базу данных, обладает навыками Business Intelligence (опционально). Наша платформа: https://sberanalytics.ru О нашей платформе в СМИ: https://vc.ru/services/168682-sber-zapustit-servis-geoanalitiki-dlya-biznesa-s-dannymi-o-tratah-i-peredvizheniyah-rossiyan https://www.rbc.ru/technology_and_media/20/10/2020/5f8d961b9a7947a2ff1e21c4 Наш стек:  BigData - Hadoop, Hive, Scala Витрины - PostgreSQL, планируем переезд на ClickHouse ETL - Easymorph, AB Initio BI – PowerBI  Задачи:  Исследование данных во внутреннем data lake, интеграция данных в общую модель, разработка/корректировка моделей данных. Разработка модели данных, учитывающей особенности стека:   Формирование витринного слоя в Hadoop-кластере Хранение витринного слоя в PostgreSQL Оптимизация хранения для PowerBI-интерфейса   Реализация SQL-прототипов для дата-пайплайнов на Hadoop с целью подготовки ТЗ на автоматизацию.  Опционально:  Реализация BI-интерфейсов. Если в этой части мало опыта, есть возможность быстро обучиться. Формирование постановок на реализацию SCALA- ETL процедур команде разработки Оптимизация производительности витринного слоя, стабилизация и автоматизация ETL-пайплайнов  Требования:  Опыт проектирования моделей данных с учетом особенностей СУБД Продвинутые знания SQL Способность быстро осваивать новые направления бизнеса и аналитические практики Активность, коммуникабельность, стремление к качеству  Будет плюсом:  Опыт работы с любым BI продуктом или желание разобраться   Понимание особенностей СУБД – Hadoop, PostgreSQL, ClickHouse Опыт разработки массовых аналитических решений Лидерские качества, способность обучаться и обучать других членов команды