Младший аналитик данных

Описание вакансии:

Наша команда занимается аналитическими проектами для операционного бизнеса Ozon. Мы работаем с данными сортировочных центров и складской логистики: исследуем процессы, проверяем гипотезы, создаем инструменты для мониторинга и принятия решений, автоматизируем расчеты и отчетность.

У нас нет набора однотипных задач — команда подключается к новым направлениям, помогает разбираться в сложных процессах, быстро погружается в новые предметные области и доводит аналитические решения до production-ready состояния. Нашими заказчиками являются как операционные команды и технологи складов, так и топ-менеджеры компании.

Мы ищем аналитика данных, который поможет развивать аналитические инструменты для анализа складских и логистических процессов: производительности сотрудников, качества выполнения операций, соблюдения целевых процессов, автоматизации складских участков, контроля отклонений и расчета операционных показателей, влияющих на эффективность работы складской сети.

Описание проектов и задач:

1) Аналитика и исследование данных

Вам предстоит работать с данными из различных источников: DWH, Kafka-топиков, API и внутренних сервисов. Нужно будет самостоятельно разбираться в структуре данных, валидировать качество источников, уточнять детали у разработчиков и бизнес-заказчиков, искать закономерности и объяснять наблюдаемые отклонения в процессах и метриках.

В рамках задач потребуется погружаться в складские и логистические процессы: разбираться, как устроены операции на складах, как перемещаются товары и тара между этапами обработки, какие сценарии являются целевыми, а какие — отклонениями от процесса.

Команда занимается аналитикой производительности сотрудников и операций, анализом скорости прохождения различных этапов складской обработки, исследованием причин отклонений от целевых процессов, контролем качества выполнения операций, аналитикой автоматизации складских участков.

2) Разработка аналитических инструментов

Вы будете участвовать в создании и развитии аналитических решений для операционного бизнеса: от ad hoc-аналитики и исследовательских задач до автоматизированных пайплайнов и отчетности.

В рамках задач необходимо: • анализировать данные из разных источников и сопоставлять события между собой; • разрабатывать методологии расчета показателей; • проверять гипотезы и тестировать влияние изменений на процесс; • выявлять аномалии и отклонения; • реализовывать сложную бизнес-логику в SQL и Python; • автоматизировать расчеты и регулярные процессы.

Многие проекты связаны с анализом больших цепочек событий и попыткой восстановить реальную картину происходящего на складе по данным из различных систем.

3) Автоматизация и сопровождение отчетности

Вам предстоит автоматизировать расчеты и регулярную отчетность, разрабатывать и поддерживать пайплайны обработки данных, участвовать в подготовке выгрузок, Excel-отчетов, рассылок и дашбордов для различных уровней пользователей.

Результаты работы команды используются для принятия операционных решений, контроля процессов и оценки эффективности изменений, поэтому важно внимательно относиться к качеству данных, корректности логики расчетов и стабильности автоматизации.

4) Работа с заказчиками и требованиями

Важно уметь разбираться в бизнес-процессах, уточнять требования, выявлять потенциальные проблемы в постановке задач и предлагать корректные аналитические решения.

Во многих задачах недостаточно просто построить отчет — необходимо понять физику процесса, определить, как операция должна выполняться в реальности, разобраться, какие сценарии допустимы, а какие являются отклонениями или ошибками процесса.

Многие задачи требуют быстрого погружения в новые процессы и высокой внимательности к деталям. В работе важно не бояться задавать вопросы, проверять корректность данных и предлагать улучшения существующей логики.

Наш стек: SQL, Python, AirFlow, ClickHouse, Vertica/Trino, Superset и Grafana.

Мы ожидаем, что вы:

• Имеете высшее образование в области анализа данных, математики, экономики, менеджмента

• Работали в роли аналитика данных от полугода

• Уверенно владеете SQL и умеете писать сложные запросы

• Использовали Python для анализа и обработки данных

• Умеете самостоятельно разбираться в коде, новых python библиотеках

• Работали с BI-инструментами (Superset, Grafana, Tableau, Power BI или аналогами)

• Умеете работать с большими объемами данных и несколькими источниками одновременно

• Внимательно относитесь к качеству данных и умеете выполнять проверки на полноту, консистентность и адекватность

• Не боитесь неопределенности и умеете задавать уточняющие вопросы

• Готовы быстро разбираться в новых процессах, источниках и технических ограничениях

• Умеете структурировать задачи, соблюдать сроки и своевременно коммуницировать о рисках и проблемах

• Можете понятно объяснять выводы и взаимодействовать с заказчиками и смежными командами

Будет плюсом:

• Работали с AirFlow

• Использовали ClickHouse, Vertica

• Работали с gRPC как с источником данных

• Работали с Kafka или event-driven данными