Аналитик DWH

Дата размещения вакансии: 22.06.2026
Работодатель: Московская Биржа
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Спартаковская улица 12
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

В 2022 году Московской бирже исполнилось 30 лет. Мы появились вместе с современной Россией и за эти годы с нуля создали рынок инвестиций.

Сегодня миллионы людей и тысячи компаний доверяют нам и пользуются нашей инфраструктурой.

  • Ежедневно на наших торговых платформах совершаются миллионы транзакций в минуту – без задержек, без перебоев.
  • Мы храним в депозитарии цифровые записи о каждом активе, который торгуется на бирже.
  • Мы следим за тем, чтобы все операции соответствовали правилам торгов и требованиям регуляторов.

А еще мы активно развиваемся и давно вышли за рамки классического биржевого бизнеса.

  • Мы разрабатываем и поддерживаем платформы, которые соединяют финансовые компании и клиентов,
  • Мы идем на внебиржевой рынок и создаем на нем удобные сервисы,
  • Мы открываем новые возможности для инвесторов, корпораций, банков.
  • Мы развиваем финансовую культуру страны.

В #moexteam уже больше 2200 человек: ИТ-специалисты и эксперты по развитию рынков, продуктовые и проектные менеджеры, финансисты и юристы, маклеры и многие другие. Мы разные, но всех нас объединяет общая цель – помочь людям и компаниям управлять деньгами, используя передовые технологии и знания.

В Департаменте ИТ развития открыта вакансия Аналитик DWH

Чем предстоит заниматься:

  • Взаимодействовать с бизнес-заказчиком, анализировать, уточнять и согласовывать требования;
  • Искать источники данных и проверять их качество;
  • Разрабатывать модели данных витрин;
  • Взаимодействовать с архитектором, разработчиками, тестировщиками;
  • Разрабатывать прототипы ETL до передачи в промышленную разработку;
  • Участвовать в UAT;
  • Создавать проектную документацию (требования, модель данных, описание логики трансформации);
  • Участвовать в сопровождении на L3.

Мы ожидаем от Вас:

  • Опыт в аналитике DWH от 2-х лет;
  • Уверенное знание SQL, понимание нормализации, опыт разработки витрин;
  • Базовые знания построения хранилищ, витрин, моделей данных;
  • Логическое мышление, структурированное выражение своих мыслей устно и письменно;
  • Опыт поиска информации, чтения и проектирование модели данных;
  • Опыт работы с Jira и Confluence;
  • Опыт в банковской сфере и знание Neoflex Reporting - хорошее преимущество;
  • Представление о BigData, Hadoop, Hive и знание SparkSQL - большущий плюс.