Дина Г. , Middle, Системный аналитик
- Middle
- Опыт работы:
- От 3 до 6 лет
- Языки:
Английский — A2
ПисьменныйРазговорный
О специалисте
Имею успешный опыт коммерческой аналитики и разработки в области DWH.
Реализовала большое количество проектов по автоматизации бизнес-процессов компаний, разрабатывала системы "с нуля" и развивала существующие программные продукты.
Я целеустремлённый специалист, ориентированный на постоянное профессиональное и личностное развитие. Ценю командную работу и активное взаимодействие, так как верю, что совместные усилия ведут к достижению наилучших результатов. Имею глубокий интерес и страсть к IT-сфере, которая вдохновляет меня на постоянное совершенствование. Стремлюсь расширять свои знания и открыта для новых возможностей и вызовов. В свободное время увлекаюсь спортом, который помогает поддерживать высокий уровень энергии и позитивное настроение.
Сертификаты:
Apache Airflow для аналитика 2024-01-01 (Coursera)
SQL.Level up 2024-01-01 (Systems.education)
Примеры работ
- Прототипирование и оптимизация витрин данных, создание новых витрин с использованием best practices для повышения производительности и масштабируемости.
- Разработка и оптимизация сложных SQL-скриптов (джойны, оконные функции, подзапросы, CTE) для извлечения и трансформации данных.
- Администрирование и разрешение инцидентов 3-го уровня поддержки (3-ЛП), анализ причин и своевременное устранение проблем.
- Сбор и анализ бизнес-требований, проведение встреч и взаимодействие с бизнес-заказчиками для точного понимания потребностей.
- Разработка и поддержка логической модели данных, обеспечение её соответствия бизнес-правилам.
- Проектирование и реализация ETL/ELT процессов с использованием Airflow (оркестрация DAG, мониторинг логов, обработка инкрементальных данных).
- Тестирование, автоматизация проверок качества и операционная поддержка ETL-процессов.
- Работа с реляционными СУБД Greenplum и PostgreSQL, настройка, оптимизация запросов и поддержание производительности.
- Обучение и онбординг новых сотрудников (3 человека), что позволило сократить время адаптации и повысить эффективность команды.
- Сбор функциональных и нефункциональных требований
- Написание технических заданий
- Архитектура концептуальной, логической и физической моделей данных для слоев хранилища
- Работа с БД при помощи SQL: группировка и сортировка данных по заданным критериям, использование оконных функций, вложенных запросов, CTE
- Создание витрин данных (отчетов, дашбордов)
- Выполнение ETL-процесса: подключение к источникам данных, трансформация данных (дедубликация, нормализация, сопоставление между разными источниками, расчет производных столбцов и тд)
- Тестирование по итогу разработки
- Составление мэппинга данных (s2t) для подключения источников к корпоративному хранилищу данных
- Работа с BigData (3 слоя хранилища)
Образование
Оставьте заявку и, наша команда в кратчайшие сроки подберёт необходимого специалиста за вас!
Помните, что заключение договора и оплата услуг происходит после того, как вы выбрали специалиста
