FIRECODE

Аналитик данных (Data-аналитик)

Не указана
  • Ростов-на-Дону
  • Полная занятость
  • Удаленная работа
  • От 1 года до 3 лет
  • Анализ данных
  • Python
  • Основы баз данных
  • Визуализация данных
  • Исследовательский анализ данных

Firecode – это команда высококлассных IT-специалистов, которая помогает корпорациям и IT-компаниям реализовывать решения для миллионов пользователей. Наша компания входит в реестр аккредитованных IT-компаний.

В расширение команды ищем Data-аналитика. У нас интересные проекты, известные клиенты и квалифицированные коллеги. Работая с нами, ты сможешь вырасти как специалист и применять современные технологии анализа данных.

Мы будем рады рассмотреть твою кандидатуру, если ты:

  • Понимаешь принципы работы с данными и знаешь основы статистики;

  • Имеешь опыт программирования на Python (библиотеки pandas, numpy, scipy, matplotlib, seaborn, scikit-learn);

  • Обладаешь уверенными знаниями SQL (оконные функции, сложные джойны, оптимизация запросов);

  • Работал с ETL/ELT-процессами и понимаешь их устройство;

  • Имеешь опыт работы с реляционными СУБД (PostgreSQL, MySQL, Oracle);

  • Умеешь визуализировать данные в Power BI / Tableau / Apache Superset / Metabase;

  • Разрабатывал дашборды и отчеты для бизнеса;

  • Проводил A/B-тестирование и знаешь основы экспериментальной аналитики;

  • Работал с ClickHouse / Greenplum (как плюс);

  • Понимаешь основы ML (предобработка данных, feature engineering, интерпретация моделей).

Будет плюсом (влияет на уровень зарплаты):

  • Опыт работы с Apache Spark / Dask для анализа больших данных;

  • Знание Airflow для оркестрации задач;

  • Опыт работы с NoSQL (MongoDB, ElasticSearch);

  • Владение R для статистического анализа;

  • Опыт работы с Jupyter Notebook / Google Colab;

  • Понимание концепций Data Governance и качества данных.

Чем предстоит заниматься:

  • Проведение исследовательского анализа данных (EDA);

  • Разработка SQL-запросов для извлечения и агрегации данных;

  • Создание дашбордов и отчетов для бизнес-подразделений;

  • Автоматизация аналитических процессов;

  • Участие в A/B-тестах и оценка их результатов;

  • Подготовка данных для ML-моделей;

  • Оптимизация и документирование аналитических процессов;

  • Взаимодействие с Data-инженерами и Product-менеджерами.