Text copied to clipboard!
Название
Text copied to clipboard!Технический аналитик данных
Описание
Text copied to clipboard!
Мы ищем технического аналитика данных, который поможет нашей команде превращать большие объемы разрозненной информации в понятные выводы, практические рекомендации и измеримые улучшения для бизнеса. Эта роль находится на пересечении аналитики, технологий и взаимодействия с внутренними заказчиками. Специалист будет работать с данными из различных систем, исследовать их качество, выявлять закономерности, строить отчеты и дашборды, а также участвовать в разработке подходов к хранению, обработке и интерпретации данных. Нам нужен человек, который умеет не только писать запросы и анализировать показатели, но и понимать, как данные связаны с продуктами, процессами, пользователями и стратегическими целями компании.
В этой должности вы будете тесно сотрудничать с инженерами, продуктовыми менеджерами, бизнес-аналитиками, разработчиками и руководителями направлений. Важной частью работы станет перевод бизнес-задач на язык данных: определение метрик, формулирование гипотез, подготовка аналитических моделей и объяснение результатов заинтересованным сторонам. Вы будете участвовать в создании надежной аналитической среды, где данные доступны, структурированы и пригодны для принятия решений. Также от вас потребуется внимание к деталям, системное мышление и способность замечать как технические проблемы в источниках данных, так и возможности для оптимизации процессов.
Успешный кандидат уверенно работает с SQL, понимает принципы построения баз данных, знаком с инструментами визуализации и способен анализировать данные с учетом контекста. Приветствуется опыт работы с Python или аналогичными инструментами для обработки данных, знание статистических методов, понимание ETL-процессов и опыт взаимодействия с облачными платформами. Мы ценим инициативность, умение задавать правильные вопросы и стремление находить неочевидные инсайты, которые помогают бизнесу расти.
Эта роль подойдет специалисту, которому интересно разбираться в сложных системах, улучшать качество данных и влиять на принятие решений на основе фактов. Вы будете не просто готовить отчеты, а формировать аналитическую культуру, помогать командам лучше понимать свои показатели и повышать прозрачность процессов. Мы предлагаем среду, где ценятся точность, любознательность и желание постоянно развиваться. Если вам нравится работать с данными, искать причинно-следственные связи, автоматизировать рутинные задачи и делать результаты анализа полезными для бизнеса, эта позиция может стать для вас отличной возможностью профессионального роста.
Обязанности
Text copied to clipboard!- Собирать, очищать и анализировать данные из внутренних и внешних источников
- Разрабатывать SQL-запросы, витрины данных и аналитические выборки
- Создавать отчеты, дашборды и визуализации для разных команд
- Контролировать качество данных и выявлять аномалии в источниках
- Формулировать метрики, KPI и аналитические гипотезы совместно с бизнесом
- Подготавливать выводы и рекомендации на основе результатов анализа
- Участвовать в автоматизации регулярной отчетности и аналитических процессов
- Документировать логику расчетов, источники данных и методологии анализа
Требования
Text copied to clipboard!- Опыт работы аналитиком данных, техническим аналитиком или на схожей позиции
- Уверенное знание SQL и опыт работы с реляционными базами данных
- Понимание принципов моделирования данных и ETL-процессов
- Опыт работы с BI-инструментами для визуализации данных
- Навыки анализа больших массивов данных и поиска закономерностей
- Базовое или уверенное владение Python для обработки данных
- Понимание статистики и ключевых аналитических методов
- Умение объяснять сложные выводы понятным языком для бизнеса
Возможные вопросы на интервью
Text copied to clipboard!- Какой у вас опыт работы с SQL и насколько сложные запросы вы писали?
- С какими BI-инструментами вы работали на практике?
- Приходилось ли вам выявлять проблемы качества данных и как вы их решали?
- Есть ли у вас опыт автоматизации отчетности или аналитических процессов?
- Какие метрики вы обычно используете для оценки эффективности процессов или продуктов?
- Работали ли вы с Python, и для каких аналитических задач его применяли?
- Как вы объясняете результаты анализа коллегам без технического бэкграунда?
- Какой аналитический проект вы считаете самым успешным в своей практике?
