Data analyst

Описание вакансии

Привет!
LIFE PAY — это технологичная компания, использующая все современные подходы к ведению бизнеса. Мы предлагаем эффективные IT-решения, которые помогают нашим партнерам работать с платежами и автоматизировать бизнес.

Наши люди - наш главный драйвер. Здесь ты можешь влиять на процессы и предлагать свои решения: мы открыты для тех, кто хочет менять компанию к лучшему. И готовы вдохновлять их новыми интересными задачами.

Сейчас мы ищем аналитика данных на наше международное направление (MENA).

Чем предстоит заниматься

Формализовать, рассчитывать и документировать ключевые бизнес-метрики и KPI, создавая единый и прозрачный глоссарий показателей (definitions of metrics)
Проектировать, разрабатывать и поддерживать аналитические витрины данных в хранилище (DWH), обеспечивая коллег качественными и оптимизированными для анализа дата-сетами
Выполнять сложные ad-hoc анализы и регулярные отчеты на SQL для ответа на запросы бизнеса, поиска инсайтов, причин аномалий и точек роста
Создавать и развивать интерактивные дашборды в BI-инструментах, делая данные доступными и понятными для разных стейкхолдеров
Мониторить качество данных в витринах и отчетах, выявлять несоответствия и координировать их устранение с инженерами данных (Data Engineers)
Собирать и детализировать аналитические требования от продуктовых и бизнес-команд, переводя их в технические задания и структурированные гипотезы
Внедрять и поддерживать культуру self-service аналитики, обучая коллег работе с дашбордами и данными, чтобы снижать операционную нагрузку на аналитиков
Готовить и презентовать аналитические выводы, выводы и рекомендации заказчикам, фокусируясь на практической пользе и влиянии на бизнес-решения
Контролировать целостность данных во всей аналитической цепочке, отслеживая влияние изменений в источниках на конечные метрики и отчеты
Активно документировать логику расчета метрик, структуру витрин и принципы использования отчетов, обеспечивая прозрачность и преемственность знаний в команде

Какие навыки и опыт точно пригодятся:

Продвинутый SQL: уверенное использование сложных JOIN, оконных функций (ROW_NUMBER, LAG/LEAD, SUM OVER), CTE, подзапросов
Опыт работы с колонночными хранилищами данных: BigQuery, ClickHouse, Redshift, Snowflake или аналоги
Практический опыт создания и поддержки дашбордов в BI-инструментах (Tableau, Power BI, Superset — хотя бы одном)
Понимание принципов построения DWH, витрин данных и бизнес-метрик
Базовые навыки в Python (pandas, numpy) для анализа и обработки данных
Уровень английского B2

Будет плюсом:
Опыт работы с dbt для трансформации данных и управления витринами
Навыки продуктовой аналитики: анализ воронок, когортный анализ (retention, LTV), A/B-тестирование
Знание основ cloud-платформ (GCP, AWS, Azure) на уровне пользователя аналитических сервисов
Опыт работы с системами Data Catalog (описание метаданных, поиск по данным)
Понимание основ статистики