8 июл.
Младший аналитик
от 70 000 ₽
Москва
Офис, Гибрид
Junior
Ищем Senior Data Analyst, который умеет не просто строить отчёты, а превращать данные в понятные бизнесу выводы: развивает продуктовую и операционную аналитику, проектирует витрины и пайплайны, а затем помогает команде принимать решения на основе данных.
Развивать продуктовую и операционную отчётность: от метрик и KPI до дашбордов и регулярных срезов для бизнеса.
Проектировать и поддерживать аналитические витрины и data-поддержку для продуктовых команд и AoS.
Строить и оптимизировать ETL/ELT-пайплайны: инкрементальные загрузки, идемпотентность, обработка ошибок, контроль зависимостей.
Работать с DWH: проектировать витрины, SCD-модели, настраивать скорость обновления и BI self-service.
Настраивать и поддерживать мониторинг и алертинг пайплайнов в Airflow: DAGs, sensors, retries, контроль SLA по данным.
Проводить аналитику и A/B-тесты: дизайн экспериментов, power analysis, MDE, bootstrap, множественное тестирование, интерпретация результатов.
Контролировать data quality: полноту, актуальность, непротиворечивость данных, свежесть витрин, диагностику источников.
Переводить бизнес-вопросы в аналитические задачи и обратно: формулировать гипотезы, проводить анализ, аргументировать выводы.
Менторить менее опытных аналитиков, помогать с ростом команды и улучшением аналитических практик.
Отличный SQL: оптимизация запросов, оконные функции, партиции, понимание работы движка на уровне, достаточном для тюнинга.
Опыт работы с ClickHouse, Vertica, Redshift или аналогичными DWH.
Уверенный Python для аналитики: Pandas, SciPy, Statsmodels или аналогичные библиотеки.
Практический опыт A/B-тестов: дизайн экспериментов, power analysis, MDE, работа с множественным тестированием, bootstrap.
Опыт проектирования и поддержки ETL/ELT-пайплайнов: инкрементальные загрузки, идемпотентность, обработка ошибок, контроль зависимостей.
Уверенное владение Airflow: DAGs, sensors, retries, мониторинг, алертинг и понимание того, как «держать» пайплайны в production.
Опыт работы с DWH-витринами: SCD, скорость обновления, понимание, как строить удобные витрины для BI self-service.
Понимание data quality: как измерять и контролировать полноту, актуальность, непротиворечивость, freshness/SLA.
Умение работать автономно, брать задачу целиком и доводить до результата.
Умение переводить бизнес-вопрос в анализ и обратно, а также аргументировать выводы перед бизнесом и командой.
Опыт работы с MongoDB, Cassandra, Elasticsearch или другими специализированными хранилищами.
Практический опыт с dbt.
Публичные выступления, статьи, доклады или заметки по аналитике и данным.
Английский язык для работы с зарубежной документацией, командами и стейкхолдерами.
Для проектов без английского язык не требуется.
Для европейских и американских проектов нужен английский от B2+.
Короткое общение с рекрутером.
Техническое интервью / TechCertify-скрининг.
Передача на подходящие проекты клиентам.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.
ЖмитеГайд по безопасности
