Адаптируем резюме под ATS-фильтры, подготовим сопроводительное на основе резюме и вакансии, соберём гайд подготовки к собеседованию, найдём контакты HR и нанимающих
WILIX - аккредитованная IT - компания. Мы создаем корпоративные системы, помогаем компаниям оптимизировать и развивать свой бизнес.
Сегодня мы в поиске аналитика данных для работы на внешних проектах - потребность открыта на различные проекты в сферах финтеха, ритейла, эдтеха и пр.
Обязанности:
Задачи:
сбор, согласование и формализация требований бизнеса к отчетности и метрикам;
написание SQL витрин данных и запросов;
настройка сбора данных, анализ данных хранилища и источников данных;
документирование данных и процессов, функционала
построение, развитие и автоматизация интерактивных дашбордов (BI);
исследование данных (EDA) для поиска точек роста бизнеса и аномалий;
трансформация и подготовка сырых данных из DWH в плоские аналитические таблицы;
проверка качества и валидация данных перед запуском аналитических моделей;
участие в анализе результатов экспериментов и формировании продуктовых гипотез;
презентация результатов исследований и подготовка регулярной бизнес-отчетности.
Требования:
-опыт работы в продуктовой или коммерческой аналитике от трех лет;
опыт работы с витринами данных DWH и понимание принципов их построения;
владение SQL на продвинутом уровне (сложные оконные функции, оптимизация тяжелых запросов);
опыт постановки ТЗ инженерам данных на сборку новых витрин и выгрузок;
опыт проектирования метрик и дизайна A/B-тестов;
понимание логики работы колоночных СУБД для работы с большими массивами данных. Hard Skills:
базы данных и SQL: продвинутый SQL (оконные функции, сложные JOIN, CTE, оптимизация запросов); опыт работы с СУБД для аналитики больших данных.
языки программирования: Python (библиотеки Pandas, NumPy) для автоматизации рутинных задач, сложной трансформации данных и EDA.
бизнес-анализ и визуализация: опыт работы с BI-системами; готовность быстро освоить и работать во внутренней самописной BI-системе компании; навыки проектирования UI/UX для дашбордов.
математическая статистика: знание методов проверки статистических гипотез, теории вероятностей и методологии проведения A/B-тестирования.
архитектурное понимание: базовые знания принципов построения хранилищ данных (DWH), понимание структуры слоев данных (Staging, ODS, DDS, marts).
инструменты и инфраструктура: уверенная работа с Git;
базовые навыки работы с распределенными системами (Hadoop/Spark) и оркестраторами задач (Airflow) как плюс
Будет плюсом:
Условия:
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