аналитик данных управленческой отчетности

Описания нет

• Автоматизировать построение и обновление витрин отчетности и целевых данных;
• Настраивать расписания и зависимости задач оркестрации;
• Внедрять типовые проверки качества данных на этапах загрузки и обработки;
• Документировать логику построения витрин, источники данных и ограничения;
• Подводить итоги экспериментов, рассчитывать ключевые метрики и оценивать статистическую значимость результатов;
• Готовить отчеты по A/B-тестам, включая гипотезы, методологию расчетов, результаты и рекомендации;
• Презентовать результаты анализа внутренним заказчикам;
• Участвовать в сборе требований к систематизированной отчетности;
• Готовить прототипы отчетов и согласовывать их с заказчиками;
• Готовить дашборды в Superset по согласованным прототипам и собирать обратную связь.

• Высшее техническое или экономическое образование;
• Знание SQL, реляционных баз данных, индексов, партиционирования и базовых подходов к оптимизации запросов;
• Навыки сопровождения и доработки пайплайнов обработки данных под руководством старших коллег или в рамках согласованной архитектуры;
• Понимание инструментов оркестрации задач, включая Airflow или аналогичные решения;
• Владение Python на уровне написания скриптов, утилит и автоматизации типовых операций;
• Умение работать с Git;
• Владение Python 3 и библиотеками для анализа данных: pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels, scipy;
• Понимание жизненного цикла A/B-тестирования: постановка задачи, дизайн эксперимента, мониторинг и оценка результатов;
• Понимание жизненного цикла ML-моделей: постановка задачи, подготовка данных, обучение, тестирование, внедрение, мониторинг и переобучение;
• Владение инструментами визуализации данных, включая Superset;
• Понимание жизненного цикла построения систематизированной отчетности: постановка задачи, подготовка данных, мониторинг, сбор обратной связи;
• Будет плюсом опыт работы в банках, крупных технологических компаниях или телеком-операторах.

• Обсуждаемый по итогам собеседования размер заработной платы;
• Пятидневная рабочая неделя;
• Карьерный рост;
• Дружелюбная атмосфера и возможность обмениваться экспертизой с коллегами;
• ДМС, включая стоматологию и обслуживание в лучших клиниках города;
• Скидки на абонементы в фитнес-клубы;
• Неформальные спортивные сообщества;
• Скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, рестораны и бары, магазины и салоны красоты;
• Современный офис в банковском кластере у метро Технопарк, в 3 минутах ходьбы;
• Программа развития AI-грамотности с треками по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня.