О компании:
ООО «Гранд‑Стар» (торговая марка «Кубаночка») — признанный лидер в производстве продуктов питания и напитков. На протяжении 30 лет компания уверенно удерживает высокие стандарты качества, превращая традиции и современные технологии в надёжную основу своего производства.
Продукция под брендом «Кубаночка» востребована по всей России, а также в странах Ближнего и Дальнего Зарубежья.
Бизнес-аналитика (продуктовая):
Собирать и формализовать требования от бизнес-заказчиков (маркетинг, продукт, руководство) и транслировать их в понятные задачи для команд разработки.
Разрабатывать и поддерживать систему бизнес-показателей для веб-продуктов, мониторить их динамику.
Создавать и развивать дашборды в Yandex Datalens для визуализации ключевых метрик (активность пользователей, конверсии, выручка, Retention и др.).
Проводить ad-hoc исследования для проверки гипотез, участвовать в планировании и анализе A/B-тестов, проводить сегментный анализ.
Системная аналитика (техническая):
Анализировать существующие схемы данных в MySQL и PostgreSQL: выявлять дубли, неконсистентность и неоптимальные запросы.
Участвовать в проектировании новых микросервисных решений: помогать в определении структур данных, выборе индексов и оптимизации запросов.
Работать с гибридной инфраструктурой (on-premise + облако), обеспечивая бесшовный доступ к данным и учитывая особенности сред.
Помогать в унификации аналитической модели данных: участвовать в переходе от легаси-отчетов к единой, управляемой схеме (Data Vault, Kimball или иной подход).
Документировать технические решения и писать понятные, детализированные спецификации для разработчиков.
Технологический стек (с которым вы будете работать):
СУБД: MySQL, PostgreSQL (уверенный SQL, оптимизация запросов, оконные функции, CTE, сложные JOIN).
Брокеры сообщений: RabbitMQ (понимание моделей обмена, очередей, маршрутизации).
Кэши/быстрые хранилища: Redis (опыт работы со строками, хешами, сетами, Pub/Sub).
BI / визуализация: Datalens (построение интерактивных дашбордов, подключение различных источников, настройка прав доступа).
Инфраструктура: On-premise + облако. Глубокое Linux-администрирование не требуется, но необходимо понимание сетевых взаимодействий и принципов работы API.
Что для нас важно (ваши навыки и опыт):
3+ лет коммерческого опыта на позиции аналитика, из которых минимум 1 год в роли системного или архитектурного аналитика (участие в проектировании БД, рефакторинге, интеграциях).
Экспертный уровень SQL: вы умеете объяснять планы запросов (EXPLAIN), проектировать индексы и переписывать медленные отчеты так, чтобы они летали.
Умение строить дашборды в Datalens (или готовность быстро переключиться на него с аналогичных BI-систем: Power BI, Tableau, Superset).
Понимание принципов микросервисной архитектуры: как данные распределены между сервисами, как обеспечивается их консистентность и как строятся надежные интеграции.
Опыт работы с гибридной инфраструктурой (on-premise + облако) и понимание того, как это влияет на сетевую доступность и производительность.
Отличные коммуникативные навыки: вы говорите на одном языке и с бизнесом, и с разработчиками, выступая мостом между ними.
Будет большим плюсом:
Знание Python для автоматизации рутинных задач, написания скриптов очистки и обогащения данных.
Опыт работы с Docker, Kubernetes (понимание того, как аналитические процессы вписываются в CI/CD).
Знакомство с системами оркестрации (например, Apache Airflow).
Условия:
Достойный доход: заработная плата от 130 000 рублей на испытательном сроке, далее согласование оклада по итогам работы, выплаты стабильно 2 раза в месяц, без задержек;
Комфортный график: 5/2 (понедельник-пятница), с 08:00 до 17:00.
Официальное трудоустройство по ТК РФ с первого рабочего дня, «белая» заработная плата, полный социальный пакет;
Стабильность: работа на финансово устойчивом предприятии.
Обеспечение: оборудованное рабочее место, лицензионное ПО, при необходимости — обучение и повышение квалификации за счет компании;
Бесплатное питание в корпоративной столовой;
Большая парковка;
Адекватное руководство: прямой доступ к руководству, прозрачная постановка задач, поддержка в решении сложных вопросов.