Аналитик данных

Описания нет

• Анализировать существующие источники данных (CRM, базы данных, Excel, внутренние сервисы);
• Проектировать и развивать единую систему аналитики компании;
• Участвовать во внедрении и развитии BI-инструментов;
• Автоматизировать регулярную отчетность и процессы обработки данных;
• Разрабатывать и поддерживать дашборды для различных подразделений бизнеса;
• Контролировать качество, полноту и консистентность данных;
• Проводить аналитические исследования и искать причины изменения ключевых бизнес-показателей;
• Формулировать и проверять гипотезы с использованием статистических методов;
• Выполнять сегментный анализ клиентов, товаров, продаж и других бизнес-направлений;
• Строить прогнозные модели и сценарии развития показателей;
• Выполнять ad-hoc исследования по запросам бизнеса;
• Собирать, обрабатывать и анализировать данные с использованием SQL, Python и BI-инструментов;
• Разрабатывать SQL-запросы различной сложности;
• Работать с витринами данных, ETL-процессами и дата-пайплайнами;
• Использовать Python для анализа данных, автоматизации и визуализации результатов;
• Подготавливать аналитические материалы и Jupyter Notebook;
• Планировать и проводить A/B-тесты, включая разработку дизайна эксперимента, постановку задач разработчикам, анализ результатов, формирование выводов и рекомендаций;
• Использовать методы математической статистики для оценки результатов исследований.

• Опыт работы Data Analyst или BI Analyst от 2–3 лет;
• Отличное знание SQL (PostgreSQL, MS SQL, ClickHouse, HiveSQL или аналогов);
• Уверенное владение Python (Pandas, NumPy);
• Опыт работы с BI-платформами (Power BI, Tableau, DataLens, FineBI, Pix BI или аналогами);
• Практический опыт построения дашбордов и автоматизации отчетности;
• Хорошее понимание математической статистики (проверка гипотез, доверительные интервалы, корреляционный и регрессионный анализ, A/B-тестирование);
• Опыт работы с Git и Jupyter Notebook;
• Владение английским языком;
• Будет плюсом опыт работы с Hadoop-экосистемой (Hive, HDFS, PySpark, Yarn), опыт проектирования ETL-процессов и дата-пайплайнов, знание Spark/PySpark, опыт прогнозирования спроса, динамического ценообразования или продуктовой аналитики, опыт работы в ритейле, e-commerce, автобизнесе или продуктовых компаниях, понимание базовых ML-подходов (регрессия, классификация, кластеризация), опыт миграции аналитики из Excel в современные BI-системы.

• Оформление по ТК РФ;
• Работа в аккредитованной IT-компании;
• Предоставление современной техники для работы;
• Прозрачная система профессионального развития;
• Использование AI-помощников в работе;
• Экологичная корпоративная культура и сильная команда.