Bi-аналитик (Data Platform)

Работодатель:
Опыт работы:
От 3 до 6 лет
Место работы:
Москва, улица Мясищева, 1с5блок3А

Мы разрабатываем аналитические сервисы для управления группировкой космических аппаратов, контроля производства и испытаний элементов космических систем. Строим модели для анализа результатов испытаний и эксплуатации систем, выявляем аномалии и оцениваем параметры управления.

Чем предстоит заниматься:

  • Созданием дашбордов и визуализация данных (SuperSet и аналоги);

  • Проведением анализа источников данных и автоматизацией процессов сбора информации;

  • Формированием требований к витринам данных;

  • Анализом качества данных.

Что мы ожидаем:

  • 3 года опыта работы в BI-аналитике: умение строить дашборды в Apache SuperSet и витрины данных;
  • Уверенное знание языков: SQL, Python;
  • Опыт работы с PostgreSQL, ClickHouse, S3, Airflow.

Мы предлагаем:

  • Работу в аккредитованной ИТ-компании;
  • Шаг в космос - для тех, кто вдохновлен идеей покорения космоса и мечтает быть к этому причастным;
  • Возможность выбора формата работы (удаленный формат/ гибрид);
  • Оформление в соответствии с ТК РФ.

Похожие вакансии

Data Scientist middle/senior
X5 Tech

Знание Python (Scala/Java могут оказаться плюсом). Знание классических алгоритмов и структур данных. Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного...

ML-инженер (Data Science / LLM)
Simple

Опыт работы в роли аналитика Data Science / ML от 2 лет, важен полный цикл продакшена моделей. Уверенное владение Python, SQL...

Data Analyst / Аналитик данных
Генотек

Знание Python, SQL. Будет плюсом опыт работы с GitHub, Yandex DataLens, Яндекс.Метрикой, Roistat, MongoDB. Опыт подсчета инкрементальности. Опыт решения аналитических...

200 000 руб.
BI-аналитик
Правительство Москвы

Углублённое знание BI-платформ — умение создавать сложные модели данных, настраивать расчётные поля с помощью DAX или похожих языков, оптимизировать производительность...

Data Engineer (в DS команду)
Островок

Опыт работы от 2 лет с данными, нужными для ML-решений — особенности хранения, архитектура, эффективная историчность. Опыт работы с DS...