Срок привлечения: 4 месяца (с возможностью продления)

Занятость: Фулл-тайм

Форма сотрудничества: Договор ГПХ/ИП

‍

Ищем опытного дата-аналитика в команду проекта по разработке единой системы оценки эффективности. Основная задача — построение аналитической отчетности и BI-дашбордов, работа с витринами данных DWH и участие в формировании продуктовых гипотез.

‍

Чем предстоит заниматься:

— 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, процессов и 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.

‍

Что ожидаем:

— Опыт работы в продуктовой или коммерческой аналитике от 3 лет;

— Опыт работы с витринами данных DWH и понимание принципов их построения;

— Продвинутое владение SQL (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;

— Python (Pandas, NumPy) для автоматизации задач, трансформации данных и EDA;

— Опыт работы с BI-системами, готовность освоить внутреннюю самописную BI-систему компании;

— Навыки проектирования UI/UX для дашбордов;

— Знание методов проверки статистических гипотез, теории вероятности и методологии A/B-тестирования;

— Базовые знания принципов построения DWH, понимание структуры слоев данных (Staging, ODS, DDS, marts);

— Уверенная работа с Git;

— Будет плюсом: базовые навыки работы с распределенными системами (Hadoop/Spark) и оркестраторами задач (Airflow).