Бизнес-аналитик (Аналитик данных)

Обязанности:

• Анализ маржинальности компании по продуктам и по территориям.
• Разработка и поддержка отчётов и дашбордов для руководства и функциональных команд в Power BI и Apache Superset на еженедельной основе.
• Очистка и преобразование данных (Python, SQL, Excel/Power Query).
• Настройка и регулярный пересчёт ключевых метрик (операционных, продуктовых, бизнес-метрик).
• Сбор и структурирование данные из систем компании: 1С, Bitrix24, Excel и PostgreSQL, внутренний продукт.
• Управление качеством данных, выявление ошибок и аномалий, согласование корректирующих действий.
• Подготовка аналитических записок и визуальных представлений результатов (графики, таблицы, презентации).
• Сбор информации по ежеквартальным KPI сотрудников и Общества для предоставления результатов/ статуса для руководства.

Требования:

• Высшее математическое/ИТ или финансовое образование.
• Опыт работы аналитиком данных / BI-аналитиком / бизнес-аналитиком от 2 лет.
• Уверенное владение SQL (желательно PostgreSQL): JOIN, агрегаты, фильтрация, подзапросы.
• Уверенное владение Python для работы с табличными данными:
  • pandas, numpy (загрузка, трансформация, агрегация данных),
  • базовый уровень построения графиков (matplotlib или аналог).
• Опыт построения отчётов и дашбордов в BI-инструментах (Power BI, Apache Superset или аналогах).
• Уверенно владение Excel (формулы, сводные таблицы; опыт Power Query будет преимуществом).
• Опыт работы с несколькими источниками данных и умение разбираться в их структуре.
• Умение формулировать выводы простым языком и доносить их до не-технических коллег.
• Многозадачность – умение параллельно держать под контролем по несколько задач и расставлять приоритеты.

Будет плюсом

• Опыт расчёта и мониторинга KPI для сотрудников и подразделений.
• Навыки построения прогнозов (выручка, расходы, маржа) на основе исторических данных.
• Опыт работы в продуктовой/цифровой компании или в транспортной/логистической отрасли.
• Знакомство с методами машинного обучения (прогнозирование, кластеризация) и библиотекой sklearn.
• Опыт использования современных инструментов ИИ в бизнес-процессах.

Почему это интересно

• Роль ключевого аналитика данных в компании — выстраивание процессов «с нуля», а не поддержка чужой системы.
• Прямое влияние на продукт и управленческие решения через цифры и дашборды.
• Возможность «подтянуть» финэкспертизу, если интересен стык data+finance.
• Совместная работа с финансистом, IT и продуктом — широкий обзор бизнеса, а не узкий участок.

Условия и преимущества:

• Офис с удобной транспортной доступностью.
• Официальное трудоустройство.
• Конкурентная зарплата + премии (квартальная, годовая - по результатам работы).
• Интересные проекты и перспективы роста в нашей дружной команде.
• ДМС после испытательного срока.
• Обучение в корпоративном университете.

Присоединяйтесь к нам, чтобы расти и реализовывать смелые идеи!​​