Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Technical Data Analyst (Splunk, Salesforce DB, PostgreSQL)

officePoland - Warsaw, PLСкор 68/100сегодня
Аналитика рынка
📊 Data Engineer: зарплаты и спрос на рынке
Стек
agileconfluencejirapostgresqlsalesforcesql
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
Technical Data Analyst Industry: Financial Services / Payments Role: Technical Data Analyst Key Technologies: SQL, PostgreSQL, Splunk, Salesforce Environment: Consulting / Enterprise Technology Role Overview We are looking for an experienced Technical Data Analyst to support complex data analysis, system integration, and operational improvement initiatives within a large-scale financial services environment. The ideal candidate combines strong technical and analytical capabilities with a consulting mindset, demonstrating the ability to understand business challenges, investigate complex data issues, and translate findings into actionable recommendations. The role involves working across multiple systems and data sources, collaborating with business and technology stakeholders, and ensuring data accuracy, consistency, and reliability. Key Responsibilities Perform detailed data analysis across enterprise applications, databases, and integrated systems. Write and optimize complex SQL queries, primarily using PostgreSQL, to extract, analyze, and validate data. Use Splunk to investigate application logs, identify anomalies, troubleshoot data discrepancies, and support root cause analysis. Analyze Salesforce data structures, relationships, and data flows to support business and operational requirements. Conduct data mapping, reconciliation, and validation between different systems and data sources. Investigate data quality issues, identify root causes, and recommend sustainable sol
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs