Перед кандидатом мы ставим следующие задачи:
- участие в проектировании структуры единого хранилища данных для управленческих и продуктовых дашбордов в BI с проверкой качества данных: очистки, согласование справочников.
- тестирование отчётов, выявление расхождений в данных.
- конкурентный и отраслевой анализ, подготовка аналитических материалов
- взаимодействие с продуктовой командой и бизнесом для выявления целей и формирования задач для аналитики
- участие в проектировании структуры хранилища данных, написании SQL-скриптов для наполнения витрин данных, контролирует качество данных
- мониторинг ключевых метрик продукта, поиск точек роста и узких мест, проводит A/B-тесты и оценку их результатов
- формирует аналитические отчеты с четкими выводами и рекомендациями для руководства и продуктовой команды
- визуализация данных в BI-инструментах (Power BI, DataLens, Insight BI или др.) и Excel
- формирование инструментария и методов сбора данных, в том числе с использованием автоматизированных методов (с использованием Python/SQL)
- выявление потребностей внутренних клиентов в проведении маркетингового анализа и предоставлении отчетности
- работа с базами данных, собирает и администрирует базу на предмет ее актуальности, корректности и наполненности
- собор и анализ отраслевую статистику; подготовка обзоры и аналитические справки
- сбор данных по рынкам, конкурентам, анализ отраслевого рынка и конкурентов (ассортимента, цен, уровня представленности)
Для нас важно на данной позиции:
Опыт:
- Опыт разработки дашбордов и витрин данных
- Опыт работы продуктовым или системным аналитиком от 2–3 лет
- Опыт проведения отраслевого и конкурентного анализа рынка
- Опыт подготовки аналитических материалов уровня топ-менеджмента
- Опыт автоматизации сбора данных
Ключевые навыки:
- Excel: продвинутый уровень
- SQL: базовый уровень. Кандидат должен уметь писать запросы с JOIN, CTE, оконными функциями. Опыт работы с СУБД (PostgreSQL, ClickHouse, MSSQL)
- Python: базовый уровень владения для анализа данных. Умение писать поддерживаемый код. Опыт использования Python для ETL-процессов — плюс
- Работа с данными и DWH: понимание жизненного цикла данных, принципов построения хранилищ данных (Data Warehouse и Data Lake), знание методологии Kimball или Anchor Modeling будет преимуществом. Понимание разницы между OLTP и OLAP
- BI-системы: опыт работы с Power BI, Tableau или Insight BI или аналогами. Умение не просто строить графики, а проектировать понятные дашборды для бизнеса
- Продуктовые метрики: глубокое понимание метрик (LTV, CAC, Retention, Conversion, DAU/MAU), умение выстраивать иерархию метрик и воронки.
- Документация: опыт написания ТЗ, постановки задач на разработку
- Знание методов прогнозирования
Профессиональные компетенции:
- Разработка управленческих и продуктовых дашбордов
- Создание и автоматизация отчетности в компании
- Конкурентный анализ, прогноз отраслевых рынков
Личные качества:
- Аналитическое мышление: умение видеть проблему. Способность задавать правильные вопросы бизнесу
- Коммуникация: навык объяснять сложные технические вещи простым языком для стейкхолдеров (руководителей, продуктовой команды, разработчиков)
- Инициативность: предлагать гипотезы по улучшению продукта на основе данных
Мы предлагаем вам:
- Официальное оформление в штат на бессрочный трудовой договор;
- Полностью официальная заработная плата и полугодовые премии по результатам работы;
- Офис в центре Москвы (м. Новослободская/Менделеевская/Достоевская);
- Офисный график работы;
- ДМС после прохождения испытательного срока, включая стоматологию;
- Корпоративное обучение – тренинги, конференции, курсы повышения квалификации;
- Внутренняя система гибких льгот, мотивации и премирования сотрудников – Кафетерий льгот;
- Корпоративная программа привилегий со скидками от партнеров– Primezone;
- Корпоративный спортзал;
- Летняя детская комната;
- Насыщенная социальная и корпоративная жизнь: корпоративные мероприятия, праздники, фестивали, спортивная и благотворительная деятельность.
