Чем предстоит заниматься:
- Автоматизировать построение и обновление витрин отчетности и целевых данных
- Настраивать расписания и зависимости задач оркестрации
- Внедрять типовые проверки качества данных на этапах загрузки и обработки
- Документировать логику построения витрин, источники данных и ограничения
- Подводить итоги экспериментов, рассчитывать ключевые метрики и оценивать статистическую значимость результатов.
- Готовить отчеты по A/B-тестам, включая гипотезы, методологию расчетов, результаты и рекомендации
- Презентовать результаты анализа внутренним заказчикам
- Участвовать в сборе требований к систематизированной отчетности
- Готовить прототипы отчетов и согласовать их с заказчиками
- По согласованным прототипам готовить дашборды в Superset и собирать обратную связь по ним
Наши пожелания к кандидатам:
- Высшее техническое и экономическое образование
-
Знание SQL, реляционных БД, индексов, партиционирования и базовых подходов к оптимизации запросов
-
Навыки сопровождения и доработки пайплайнов обработки данных под руководством старших коллег или в рамках согласованной архитектуры
-
Понимание инструментов оркестрации задач, включая Airflow или аналогичные решения
-
Владение Python на уровне написания скриптов, утилит и автоматизации типовых операций
-
Умение работать с Git
-
Владение Python 3 и библиотеками для анализа данных: pandas, numpy, scikit‑learn, statsmodels, scipy
-
Понимание жизненного цикла АБ-тестирования: постановка задачи, дизайн эксперимента, мониторинг и оценка результато.
-
Понимание жизненного цикла ML‑моделей: постановка задачи, подготовка данных, обучение, тестирование, внедрение, мониторинг и переобучение
-
Владение инструментами визуализации данных, включая Superset
-
Понимание жизненного цикла построения систематизированной отчетности: постановка задачи, подготовка данных, мониторинг, сбор обратной связи
-
Опыт работы в банках, крупных технологических компаниях или телеком-операторах как преимущество
- Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования
- Пятидневная рабочая неделя, гибридный график работы
- Карьерный рост: ты будешь понимать, что нужно сделать для перехода на другой уровень
- Чувство локтя: у нас дружелюбная атмосфера и команда лучших профессионалов, которые готовы делиться с тобой экспертизой
- Забота о твоем здоровье: программа ДМС, куда входит стоматология и обслуживание в лучших клиниках города, скидки на абонементы в фитнес-клубы, неформальные спортивные сообщества
- Возможности для разнообразного досуга: скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны и бары, в магазины и салоны красоты
- Удобное рабочее место: наш современный офис находится в банковском кластере на метро Технопарк в 3-х минутах ходьбы. Рядом большой выбор кафе и ресторанов, где ты сможешь разнообразно пообедать с коллегами, сменить обстановку и “перезагрузиться”
Похожие вакансии
Опыт работы на аналогичной позиции «Аналитик» в сетях или агентствах (retail), от 3-х лет. Продвинутые навыки работы с данными...
Высшее образование (математика, экономика, прикладная математика, физика, информатика, финансы). Желательно дополнительное образование в области аналитики или Data Science/Engeneering.
Высшее образование. Опыт работы в аналогичной должности от 2-х лет. Опыт финансового или операционного моделирования от 2-х лет.
Образование: Высшее образование (техническое, экономическое, математическое). Опыт работы: Опыт работы в аналитике оптовой, розничной или производственной компании сегмента fashion (одежда...
Уверенное владение Python, SQL (написание и оптимизация скриптов, оконные функции). Умение работать в сжатые сроки и режиме многозадачности. Проактивность, автономность.
