Аналитик данных

Компания "ЛЕНТА", одна из крупнейших федеральных розничных сетей России, приглашает на должность Аналитик данных.

Что мы предлагаем:

• официальное оформление с 1-ого рабочего дня
• стабильную выплату заработной платы: еженедельно или 2 раза в месяц
• вознаграждение в связи с трудоустройством, +15 % к окладу за первый месяц работы
• ежемесячное премирование по результатам работы 8% от оклада
• ежегодное премирование 12% от годового заработка
• график работы 5/2 с 9.30 до 18.00
• добровольное медицинское страхование (со стаматологией)
• дополнительная скидка для сотрудников в магазинах «ЛЕНТА»
• внутрикорпоративное обучение
• возможность участия в профессиональных и корпоративных конкурсах
• подарки для сотрудников и для детей на праздники

1. Работа с метриками эффективности:

• Расчет метрик эффективности в соответствии с утвержденной методологией.
• Актуализация и корректировка методологии расчета показателей при изменении бизнес-процессов.
• Контроль непротиворечивости данных, поступающих из различных систем-источников (САП, Омни, SimpleOne, WSS).

2. Автоматизация расчетов:

• Написание технических заданий (ТЗ) на разработку/доработку модулей автоматического расчета метрик. Участие в проекте автоматизации метрик эффективности.
• Написание и оптимизация SQL-скриптов для автоматического извлечения данных и вычисления показателей.
• Тестирование корректности работы автоматических алгоритмов после внедрения.

3. Разработка и поддержка отчетности:

• Своевременное обновление данных в существующих дашбордах Power BI.
• Доработка структуры и логики расчета существующих дашбордов в соответствии с новыми требованиями.
• Проектирование и создание новых дашбордов в Power BI для визуализации метрик эффективности.
• Инструменты и системы: Power BI, SQL (dbeaver), SAP, Омни, SimpleOne, Hudoop, WSS и другие внутренние системы.

• Опыт работы с SQL (от 1 года) для извлечения и обработки данных.
• Опыт разработки отчетов и дашбордов в Power BI.
• Опыт сбора, обработки и очистки данных из различных источников.
• Опыт нормализации и агрегации данных для построения отчетности.
• Способность работать с большими объёмами данных.
• Понимание принципов расчета показателей эффективности.