Data Analyst

Стек: ClickHouse, PostgreSQL, Power BI, SQL, Python (pandas/numpy), Git; знакомство с dbt и Airflow — плюс

• 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.