Data Analyst

#вакансия #DataAnalyst #middle+ #удаленноРФ

Роль: Data analyst Грейд: Middle+ Компания: IT People group Ставка: рассмотрим вашу Формат: удаленно из РФ, только по ИП/смз, полная занятость

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.

Ожидаемый опыт:

• опыт работы в продуктовой или коммерческой аналитике от 4 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.

Для резюме @HR_JuliaG