Требования к кандидату Middle аналитик:
Опыт и знания:
- Образование — высшее образование в области математики, статистики, экономики, информатики или смежных дисциплин.
- Опыт работы — 1-2 года в аналитике данных, предпочтительно в e-commerce, розничной торговле или смежных областях.
- Технические навыки:
- Продвинутые навыки SQL для работы с большими объёмами данных.
- Опыт работы с BI-инструментами (например, Power BI, Tableau, Qlik).
- Базовые навыки работы с Python или R для анализа и визуализации данных будут преимуществом.
- Знание Excel на уровне продвинутого пользователя.
- Знание операционных показателей — понимание основных KPI операционных процессов, таких как время выполнения задачи, производительность на сотрудника, коэффициенты ошибок, уровень утилизации сотрудников.
Основные обязанности:
- Анализ данных — проведение анализа продаж, клиентской базы, эффективности маркетинговых акций и продуктовых предложений.
- Отчётность — разработка и автоматизация регулярных отчётов, KPI и дэшбордов для бизнес-команд.
- Работа с SQL — написание оптимизированных запросов для работы с большими объёмами данных.
- Коммуникация с бизнесом — взаимодействие с бизнес-подразделениями для понимания задач и разработки аналитических решений, формирование гипотез и предложений по улучшению.
Дополнительные обязанности:
- Анализ продуктивности процессов — оценка эффективности операционных процессов, выявление узких мест и разработка рекомендаций по их оптимизации.
- Отчёты по производительности сотрудников — создание метрик и отчётов для отслеживания продуктивности линейных сотрудников (например, скорость обработки заказов, выполнение планов, качество обслуживания).
- Процессный анализ и автоматизация — разработка и внедрение автоматизированных дэшбордов для мониторинга производительности в реальном времени
Личные качества:
- Коммуникативные навыки — умение объяснить результаты анализа на доступном для других сотрудников языке, взаимодействие с командами маркетинга, продаж и продуктов.
- Аналитическое мышление — умение находить закономерности и предлагать обоснованные решения.
- Внимательность к деталям — способность работать с большим объемом информации и обеспечивать точность данных.
- Самостоятельность и ответственность — готовность брать на себя ответственность за выполняемые задачи, умение ставить приоритеты.