Инженер данных (трайб Digital)

Мы ищем инженера данных, который будет отвечать за развитие аналитики цифровых процессов некредитных продуктов (дебетовые карты и VAS-продукты). Основная задача роли — обеспечить высокое качество данных, прозрачность клиентских процессов и единую систему продуктовых метрик для принятия эффективных бизнес-решений.

Чем предстоит заниматься:

• Проводить аудит текущего состояния аналитической разметки и обеспечивать ее актуальность.
• Формировать и развивать систему продуктовых и процессных метрик цифровых каналов.
• Строить и сопровождать аналитику клиентских процессов и продуктовых воронок.
• Разрабатывать и поддерживать витрины данных и отчетность для анализа эффективности процессов и продуктов.
• Создавать аналитические и мониторинговые дашборды.
• Контролировать качество данных: проводить аудит, валидацию, выявлять аномалии и обеспечивать корректность данных по процессам цифрового канала.
• Выполнять исследовательскую аналитику, находить узкие места, точки роста и формировать рекомендации.
• Участвовать в анализе инцидентов и расследовании причин отклонений ключевых показателей.
• Выполнять ad-hoc аналитические задачи в рамках согласованного бэклога.
• Развивать аналитические инструменты, подходы и практики работы с данными.

Что мы ожидаем:

• Высшее образование.
• Опыт работы в области аналитики данных, продуктовой аналитики или инженерии данных от 3 лет.
• Уверенное понимание архитектуры данных цифровых продуктов: событийная модель, event-tracking, витрины данных, DWH.
• Практический опыт построения аналитики клиентских процессов и продуктовых воронок.
• Опыт обеспечения качества данных: аудит, валидация, мониторинг и выявление аномалий.
• Уверенное владение SQL (обязательно).
• Базовые навыки Python для анализа данных и автоматизации аналитических задач.
• Опыт работы с BI-платформами (Power BI, FineBI, Tableau, Apache Superset или аналогами).
• Опыт работы с системами событийной аналитики (AppMetrica, Firebase, Amplitude или аналогами).
• Уверенное владение Excel, включая сложные формулы, сводные таблицы, Power Query и Power Pivot.
• Опыт работы с корпоративными хранилищами данных (DWH).