Data Analyst / Аналитик данных

Чем предстоит заниматься:

• Уточнять бизнес‑потребности и преобразовывать их в аналитические исследования на данных.
• Стандартизировать датасеты/метрики и артефакты BI.
• Собирать отчётность в Superset на базе готовых источников (Postgres/ClickHouse).
• Проектировать отчётную логику и участвовать с Data Engineer в дизайне витрин/схем.
• Обеспечивать понятный и воспроизводимый вход аналитики в планирование/разработку.

Зоны ответственности:

• Исследования на данных в рамках read‑only prod источников (Postgres/ClickHouse).
• Прикладной SQL: агрегаты, оконные функции, CTE, очистка и нормализация данных.
• Моделирование отчётной логики поверх существующих витрин/схем совместно с DE.
• Сборка датасетов и дашбордов в Superset, настройка фильтров и срезов.
• Ведение глоссария метрик/понятий и актуальной документации в Confluence/Jira.
• Базовый контроль качества данных артефактов (reconciliation, sanity‑checks).
• Прикладной python: jupyter-блокноты, чистка и сведение данных.

Требования:

• 4–6+ лет в аналитике данных/продуктовой аналитике с ощутимым фокусом на данных.
• Практика end‑to‑end исследований: от постановки вопросов → до рекомендаций и защиты результата.
• SQL (практический уровень): сложные JOIN, окна, CTE; акцент на корректности логики и качестве данных.
• ClickHouse (потребительский уровень): чтение из MergeTree, понимание FINAL/agg‑states на уровне использования, чтение MV.
• Postgres: уверенная работа на чтение и агрегации для аналитики.
• Superset: сборка датасетов/дашбордов, фильтры/контролы, вычисляемые поля, аннотации.
• Python (pandas) для ad‑hoc очистки/сверок/исследовательских тетрадей — крайне желательно.
• Прикладное моделирование данных: декомпозиция метрик.
• Структурность мышления, умение формулировать гипотезы и проверять их на данных.
• Опыт коммуникации со стейкхолдерами, прозрачная фиксация допущений и ограничений
• Английский — B1+/B2 для документации и переписки будет плюсом.

Инструменты:

• SQL‑клиенты, Superset, Jupyter/ноутбуки, Confluence/Jira.
• Git для версионирования SQL/ноутбуков; Postman/Swagger — для чтения API‑контрактов (опционально).
• BI (проверка метрик, валидация данных).

Будет плюсом:

• Опыт в крипто/финтех/гэмблинг доменах.
• Опыт работы с объёмами 10^8+ строк и cost‑aware подход в ClickHouse.
• Опыт работы с проектами, в которых фигурировало ML, приветствуется.
• Опыт работы с сущностями, для которых свойственно SCD.
• Опыт согласования контрактов данных.

Условия работы

• Гибкий график работы.
• Полностью удаленный формат работы.
• Оплачиваемый отпуск продолжительностью 28 календарных дней в год.
• Sick days в течение года по согласованию с руководителем.
• Участие в разработке продукта, которым на ежедневной основе пользуются тысячи людей.
• У нас гибкие процессы и мы открыты ко всему новому и полезному.
• Развитие сотрудника в профессиональном и карьерном плане.