.svg)
.svg)
Добавьте резюме в профиль, чтобы сгенерировать временное CV под эту вакансию
Если просят войти через iCloud, отправить коды из SMS, запустить код, что-то установить, перевести деньги или сделать что угодно, связанное с деньгами, не соглашайтесь: это признаки мошенничества.
сегодня
Дата аналитик
выше рынка на 14,2%
вакансия
291 000 ₽
в среднем
254 766 ₽
мэтч
Добавь резюме в профиле, чтобы видеть % мэтча с вакансией
генерация резюме
сопроводительное письмо
Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории
описание
Объединённая компания Wildberries и Russ — международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Команда Прайсинга создаёт систему управления ценой товаров на базе дата- и продвинутой аналитики (ML), с целью управления PnL компании и лояльностью пользователя.
задачи
- Проектировать, разрабатывать и поддерживать аналитические решения и data-пайплайны;
- Разрабатывать и поддерживать работоспособность аналитических дашбордов (redash);
- Проводить анализ данных с использованием статистических методов, проверять гипотезы;
- Проводить ревью кода и аналитических решений коллег;
- Участвовать в построении и развитии архитектуры DWH и контроля качества данных (DQ);
- Взаимодействовать с продуктовыми, аналитическими и инженерной командами.
требования
- Глубоко владеете SQL и аналитическими СУБД: ANSI SQL, PostgreSQL и ClickHouse;
- Есть опыт работы с распределёнными вычислениями и big data-стеком: pySpark/Spark SQL 3.0+ и практический опыт в Hadoop-экосистеме (включая HDFS, YARN, Hive, Iceberg), а также понимание архитектуры кластеров;
- Умеете автоматизировать и оркестрировать аналитические процессы: Airflow 2.0+ для построения и поддержки ETL/ELT-пайплайнов;
- Уверенно владеете Python для аналитики и обработки данных: pandas/polars, numpy и библиотеки визуализации (например, matplotlib, seaborn, plotly);
- Понимаете архитектуру и принципы хранения данных: различия между реляционными и NoSQL-хранилищами, модели построения хранилищ данных (DWH), типы медленно меняющихся измерений (SCD типов 1-3), нормальные формы и современные подходы к управлению данными (Data Quality, Data Governance, Data Lineage);
- Базово понимаете работу с потоковыми данными: REST API (GET/POST/PUT/DELETE) и Apache Kafka (сериализация, retention, форматы хранения, архитектура брокеров и лидов);
- Будет плюсом опыт с Trino.
условия
- Обучение и развитие: языковые клубы, корпоративный университет, программы развития управленческих навыков;
- Корпоративный ДМС со стоматологией, спорт, консультации психолога;
- Сообщества: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат;
- Условия для семей: гибкий подход, проекты для детей сотрудников;
- Скидки на обучение, страхование, покупки;
- Бесплатное питание в офисе, современные офисы у метро, корпоративная техника.
навыки
