аналитик данных в iGaming

Команда с нуля создаёт инфраструктуру данных для продукта с ежедневными транзакционными объёмами.

• Проектировать и развивать ETL-пайплайны для обработки больших объёмов данных о транзакциях, игроках, бонусах и других сущностях;
• Оптимизировать SQL-запросы для обеспечения высокой производительности на больших объёмах данных;
• Развивать и поддерживать BI-дашборды для мониторинга ключевых метрик и принятия решений;
• Работать с REST API внешних провайдеров: настраивать авторизацию, пагинацию, ограничение частоты запросов, повторные попытки и идемпотентность;
• Участвовать в архитектурных решениях по выбору технологий и инструментов для стека данных.

• Опыт в iGaming или онлайн-казино;
• Понимание жизненного цикла игрока, структуры бонусных механик и специфики платёжных провайдеров в гемблинге;
• Знание SQL: оконные функции, CTE, lateral joins, оптимизация планов выполнения;
• Знание Python: pandas, httpx/requests, SQLAlchemy для ETL и автоматизации;
• Реальный опыт работы с Airflow, Dagster или Prefect в production;
• Самостоятельное развёртывание Apache Superset или Metabase и построение дашбордов;
• Опыт работы с Git: процесс PR, code review, версионирование SQL-скриптов;
• Опыт работы с облачными платформами AWS, GCP или Azure;
• Не подойдут аналитики с SQL без инженерного бэкграунда, специалисты по обработке данных без понимания бизнес-метрик и BI, а также кандидаты без опыта в iGaming или смежных high-transaction индустриях, таких как fintech и betting;
• Будет плюсом опыт работы с ClickHouse на событийных таблицах объёмом 100M+ строк, Kafka, понимание AML/KYC-требований и их влияния на структуру данных, опыт работы с affiliate-трекингом в Affise, Everflow или HasOffers.

• Удалённо.