Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
O! — мобильный оператор в Кыргызстане, предоставляющий частным и корпоративным клиентам тарифы, услуги связи, интернет, роуминг, цифровые сервисы и банковские услуги через O!Bank.
задачи
Разрабатывать и оптимизировать регулярную аналитическую отчётность, включая BI-дашборды, аналитические сводки и автоматизированные отчёты;
Формировать требования к данным и стандартизировать процессы их предоставления внутри компании;
Проводить углублённый анализ данных, выявлять закономерности и аномалии;
Строить прогнозные модели и сценарии для краткосрочного и долгосрочного прогнозирования ключевых метрик;
Анализировать эффективность бизнес-активностей и маркетинговых кампаний;
Готовить рекомендации для улучшения результатов;
Поддерживать подразделения с помощью разовых отчётов, консультаций и аналитического сопровождения бизнес-планов;
Ставить задачи специалистам, проводить менторство и контролировать качество их работы;
Взаимодействовать с IT и разработчиками для корректной интеграции данных и настройки ETL-процессов.
требования
Опыт работы аналитиком данных от 2 лет;
Хорошие навыки работы с SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, агрегаты и базовые оконные функции;
Опыт работы с Python, включая pandas, numpy и matplotlib;
Уверенное владение Excel: формулы и сводные таблицы;
Опыт работы с BI-системами Power BI, Tableau, Looker Studio или аналогами;
Навыки анализа больших объёмов данных и построения аналитических моделей;
Понимание статистики, включая A/B-тестирование, доверительные интервалы и корреляции;
Навык визуализации данных и умение рассказывать историю через данные;
Умение работать в команде, брать ответственность и доводить задачи до результата;
Будет плюсом опыт менторства или руководства командой аналитиков, знание основ машинного обучения, включая регрессию, классификацию и прогнозирование временных рядов.