Обязанности:
- SQL (продвинутый): ClickHouse/Postgres — сложные джойны, оконные функции, оптимизация запросов
- Power BI: моделирование данных, базовый DAX, публикация/refresh, права доступа
- Python для аналитики: pandas/numpy, matplotlib/seaborn/plotly для визуализации, другие фреймворки и библиотеки для анализа; аккуратный, воспроизводимый код; Git в ежедневной работе
- Фундаментальные знания статистики:
Описательная статистика, распределения и выбросы, выборка и т.д
(желательно) Доверительные интервалы, проверка гипотез (t-test, непараметрические тесты и т.д.) - Основы регрессии и диагностики
- Временные ряды: тренды, сезонность, выбросы, сглаживание
A/B-тестирование: постановка, выбор метрик/страхующих показателей, стратификация/CUPED, корректная интерпретация результатов
Коммуникация с бизнесом: - Умение переводить анализ в решения;
- Будет преимуществом
- Базовые навыки dbt (staging→marts, not_null/unique/relationships, документация) и понимание расписаний в Airflow
- Опыт оценки промо-эффективности, эластичности, маркетинговой атрибуции
- Сильный Excel (power-user), миграция «Excel-аналитики» в BI
- Домен: топливный ритейл, лояльность/CRM, телематика
- Главная задача — превращать данные из DWH в понятные выводы и конкретные рекомендации для бизнеса.
- Аналитик формулирует и проверяет гипотезы, строит метрики, оценивает влияние инициатив и помогает отделам компании (маркетингу, продажам, финансам и другим) принимать решения.
- Отвечает за то, чтобы результаты моделей Дата сайнтиста корректно попадали в Power BI (при необходимости) и реально использовались.
-
Пятидневную рабочую неделю с 8:30 до 17:30
-
Дружелюбный коллектив
-
Комфортный офис в центре города
-
Отлично развитая корпоративная культура.