Data Full-Stack аналитик

Marketing Solutions - разрабатываем технологические решения для мотивации и программам лояльности. Автоматизируем и интегрируем готовые решения в трейд маркетинговые программы клиента.
Мы ищем дата аналитика, который закрывает весь цикл работы с данными:
от источников и серверов → DWH → витрин → дашбордов → пользователей.
Нам важна высокая автономность: человек берёт задачу и возвращается с работающим решением, а не с вопросами «кто это должен сделать». Комфортно чувствует себя в атмосфере стартапа — быстрые изменения, много ответственности, мало бюрократии.

Требования:
Работа с заказчиком и задачами
1. Умение самостоятельно собирать требования с внутренних и внешних заказчиков (маркетинг, продукт, финансы);
2. Навык перевода бизнес-запросов в аналитические задачи и метрики;
3. Умение декомпозировать задачу:
a. от бизнес-вопроса до источников данных, витрин и визуализации;
4. Способность аргументированно предлагать альтернативные решения, если исходный запрос неэффективен или некорректен;
5. Умение самостоятельно определять:
a. состав метрик,
b. уровень детализации,
c. периодичность обновлений данных.

BI и аналитика
1. Уверенное владение DataLens:
a. разработка сложных дашбордов,
b. администрирование рабочих пространств,
c. настройка источников, прав доступа, обновлений;
2. Отличное владение SQL (ClickHouse / PostgreSQL):
a. подготовка витрин,
b. оптимизация запросов,
c. агрегации, оконные функции;
3. Понимание принципов визуализации данных:
a. информационная иерархия,
b. UX/UI дашбордов,
c. управление вниманием пользователя;
4. Понимание статистики и данных:
a. распределения, выбросы,
b. нормальность / ненормальность данных,
c. корректная интерпретация метрик.

Data Engineering / Backend аналитики
1. Опыт работы с ClickHouse:
a. проектирование схем,
b. партиционирование,
c. TTL,
d. оптимизация хранения и запросов;
2. Опыт администрирования PostgreSQL:
a. пользователи и роли,
b. бэкапы,
c. индексы,
d. базовая настройка производительности;
3. Опыт работы с Airflow + Python:
a. написание DAG’ов,
b. настройка расписаний,
c. контроль выполнения,
d. работа с переменными и коннекшенами;
4. Понимание архитектуры DWH / витрин данных (ODS → DDS → BI).

Инфраструктура и процессы
1. Работа с Git :
a. командная работа,
b. pull request’ы,
c. базовые CI/CD-процессы;
2. Опыт настройки и поддержки аналитических сервисов на сервере (Linux):
a. ClickHouse,
b. Airflow,
c. сопутствующие сервисы;
3. Опыт работы с API:
a. REST,
b. авторизация,
c. сбор данных из внешних систем;
4. Сбор данных из Битрикс, 1С, API внешних сервисов

Преимуществом при выборе кандидата будет являться:
1. Понимание специфики работы отделов продаж;
2. Опыт взаимодействия с дата-инженерами и разработчиками;
3. Опыт и понимание принципов работы систем web- и app-аналитики (Яндекс Метрика, Google Analytics 4, AppsFlyer, AppMetrika, MyTracker);
4. Понимание специфики программам лояльности;
5. Экспертиза в продуктовой аналитике (анализ распределений, очистка данных, исследования через сегментацию, воронки, когорты с целью выявления узкого места, дизайн и планирование A/B тестов);

Предстоящие задачи:
1. Проектировать и поддерживать аналитическую инфраструктуру (ClickHouse, Airflow, DataLens);
2. Настраивать и поддерживать DWH и витрины данных;
3. Разрабатывать и сопровождать дашборды в DataLens — от требований до финального результата;
4. Настраивать сбор данных из различных источников (Битрикс, 1С, API);
5. Следить за качеством, полнотой и корректностью данных;
6. Консультировать бизнес по метрикам и возможностям аналитики;
7. Поддерживать единый дизайн-гайд BI-отчетности;
8. Обучать пользователей работе с дашбордами;

Условия:
1. Испытательный срок - 3 месяца;
2. Возможность развития аналитической экспертизы за пределами вектора BI аналитики;
3. Возможность работы с разными типами бизнеса;
4. Официальное трудоустройство / ИП, ГПХ;
5. График работы: 5\2 с 9 до 18