Начальник аналитического отдела / Data Scientist

1. Профессиональные навыки (обязательные)

• сбор и обработка данных: проектирование процессов сбора, очистка и подготовка данных для анализа, ETL-процессы;
• исследовательский анализ — выявление закономерностей, проверка гипотез, поиск корреляций и аномалий в данных;
• построение моделей — разработка алгоритмов машинного обучения и статистических моделей для решения бизнес-задач;
• интерпретация результатов — преобразование технических результатов в понятные бизнес-рекомендации;
• визуализация данных — создание наглядных дашбордов и отчётов для лиц, принимающих решения;
• продуктивизация моделей — внедрение моделей в производственную среду, мониторинг и поддержка их работы;
• исследования и инновации — изучение новых методов и технологий, применимых для решения бизнес-задач;
• применение сложных формул и функций (QUERY, ARRAYFORMULA, IMPORTRANGE и др.);
• интеграция с другими сервисами.
• Уверенное владение Microsoft Excel;

• использование инструментов анализа данных: сводные таблицы, Power Query, анализ
• «что‑если», сценарии;
• оптимизация файлов: сокращение размера, ускорение расчётов, устранение «тормозов».

• Навыки обработки и сверки данных:

• выявление и исправление дубликатов, нестыковок, ошибок ввода;
• сопоставление данных из разных источников (файлы, базы, и т.д.);
• Оптимизация таблиц:
• создание шаблонов для повторного использования;
• настройка валидации данных и подсказок;
• визуализация: диаграммы, условное форматирование, дашборды.

2. Аналитические компетенции

• Способность быстро разбираться в новых типах данных.
• Построение прогнозных моделей.
• Умение выделять ключевые метрики и формировать отчёты на их основе.
• Опыт подготовки аналитических выкладок для руководства (кратко, наглядно, с выводами).

3. Личностные качества и софт‑скилы

• Внимание к деталям: нулевая терпимость к ошибкам в цифрах.
• Организованность: умение вести десятки файлов/листов без потери структуры.
• Многозадачность: параллельная работа с несколькими проектами и срочными задачами.
• Инициативность: предложение улучшений для процессов обработки данных.
• Коммуникабельность: чёткое объяснение сложных моментов коллегам без технического бэкграунда.

4. Образование и опыт

• Высшее образование, (техническое, экономическое,

математическое — предпочтительно).

• Опыт работы с таблицами от 2 лет желательно в госструктурах (аналитика, логистика, CRM/ERP‑системы).
• Портфолио из примеров оптимизированных таблиц (можно анонимизированных)

6. Условия работы

• Официальное трудоустройство по ТК РФ.
• График: 5/2, полный рабочий день.
• Возможность командировок (в т. ч. в сельские территории).
• Доступ к актуальным нормативным базам и обучающим ресурсам.