Аналитик данных в госзакупках

Ищем Data Analyst уровня Middle+ в направление госзакупок. Основная работа: извлекать данные из SQL, выполнять расчёты и подготовку данных в Python, а результаты оформлять в отчётность и дашборды в Apache Superset. В нашем контуре промежуточные расчёты выполняются на стороне аналитических инструментов (Python, Apache Superset). Создание постоянных таблиц в SQL-хранилище возможно только по согласованию с владельцами данных и ИТ-подразделением.

• Писать и оптимизировать SQL-запросы (JOIN, оконные функции, агрегации), собирать выборки под бизнес-вопросы.
• Делать промежуточные расчёты в Python: очистка, объединение источников, расчёт метрик, контроль качества данных (pandas).
• Публиковать результат в виде датасетов и представлений для BI (где уместно), дашбордов и графиков в Apache Superset (KPI, динамика, разрезы, фильтры).
• Проводить ad-hoc анализ: искать причины изменений метрик, сегментировать аудитории, выявлять аномалии.
• Формулировать выводы и рекомендации для продукта и бизнеса, презентовать результаты.
• Участвовать в улучшении аналитической отчётности: единые определения метрик, документация, контроль корректности расчётов.
• Формулировать и согласовывать с подрядчиками требования к данным и отчётности: постановка задач, описание метрик, форматов, сроков и критериев приёмки.
• Принимать результаты работ: проверять корректность выгрузок, витрин, ETL-процессов и дашбордов (сверка с эталонными расчётами, контроль полноты, дублей, актуальности).
• Фиксировать выявленные замечания и дефекты, отслеживать их исправление, при необходимости эскалировать.
• Согласовывать доступы к источникам данных и Superset (минимально необходимые права, учётные записи, ограничения по нагрузке на прод).
• Передавать подрядчикам актуальные справочники, словари и определения метрик, поддерживать единое понимание терминов.
• Контролировать соблюдение договорённостей: сроки, SLA, регламенты обновления данных, требования к документации.
• Участвовать во встречах с подрядчиками, вести протоколы и фиксировать договорённости и допущения.

• От 3–4 лет в аналитике данных (Data Analyst, BI-аналитик, продуктовый или аналитик данных), из них не менее 1–2 лет на уровне самостоятельного ведения задач от постановки до результата.
• Опыт работы с SQL и Python в боевых задачах.
• Практический опыт построения дашбордов в Apache Superset (датасеты, чарты, фильтры, права и доступы).
• Опыт работы с «грязными» данными и неоднозначными сущностями: разные написания, дубли, связки по идентификаторам.
• Опыт взаимодействия с заказчиками и внешними подрядчиками: постановка задач, приёмка результатов, фиксация договорённостей.
• Высшее образование, предпочтительно техническое или математическое: прикладная математика, информатика, статистика, экономика с уклоном в анализ данных, бизнес-информатика и т.п.
• Уверенный SQL: сложные JOIN, агрегации, подзапросы, понимание производительности запросов и индексов.
• Python для аналитики: pandas, numpy, аккуратные и воспроизводимые расчёты (скрипты, ноутбуки), базовый data quality.
• Apache Superset: датасеты, чарты, дашборды, фильтры, базовые права и доступы.
• Умение работать с «грязными» данными (нормализация написаний, дедупликация, сопоставление по идентификаторам).
• Умение уточнять задачу, фиксировать допущения и переводить запрос в метрики.
• Навык ясно излагать выводы и рекомендации, в том числе нетехническим специалистам.
• Умение договариваться с подрядчиками и аргументированно отстаивать требования к качеству данных.
• Будет плюсом: Профильные курсы и сертификации по аналитике данных, SQL, Python и BI приветствуются, но не заменяют практического опыта; Опыт автоматизации отчётности (cron, Airflow, dbt, что ближе); Git, аккуратная структура репозитория и папок, минимальная инженерная дисциплина; Понимание, как безопасно работать с продовой SQL: ограничение нагрузки, выбор времени, лимиты, реплика; Опыт написания технических заданий и описаний метрик для подрядчиков

• заработная плата: оклад + премия (итоговый уровень заработной платы определяется по результатам собеседования);
• материальная помощь, предусмотренная коллективным договором;
• корпоративное медицинское страхование;
• офис в центре Минска;
• полная занятость.