Аналитик данных (ГИС / BI) / Data Analyst

"РТ-ВТ"-стратегическое направление в экосистеме группы компаний ПАО "Ростелеком". Мы являемся частью национального технологического контура, создавая и сопровождая ключевые государственные информационные системы, которые обеспечивают цифровую трансформацию страны.

Как аккредитованная ИТ-компания, мы берем на себя полный жизненный цикл решений: от предпроектного обследования и архитектуры до разработки, внедрения, промышленной эксплуатации и дальнейшего развития.

Наши продукты работают в периметре критической информационной инфраструктуры (КИИ), что предъявляет высочайшие требования к надежности, отказоустойчивости и информационной безопасности.

Обязанности:

1. ИСТОЧНИКИ, ПРОФИЛИРОВАНИЕ И КАЧЕСТВО ДАННЫХ:

• изучать структуру источников ГИС, BI-витрин, интеграционных хранилищ и данных (система-источник и система где будут строиться отчетность); определять происхождение атрибутов и путь данных от первичной системы до отчёта;
• выполнять SQL-профилирование: оценивать полноту, уникальность, актуальность, допустимые значения, распределения, связность и соответствие бизнес-правилам;
• выявлять дубли, пропуски, некорректные статусы и расхождения справочников; формулировать правила контроля, проводить сверки между системами и подтверждать исправления.

2. ПОКАЗАТЕЛИ, МОДЕЛЬ ДАННЫХ И АНАЛИТИКА:

• переводить запросы подразделений и государственного заказчика в измеримые аналитические задачи, показатели, разрезы и критерии готовности результата;
• разрабатывать паспорта метрик: назначение, формула, гранулярность, временная логика, фильтры, исключения, источник и владелец показателя;
• участвовать в проектировании логической модели и аналитических витрин: факты, измерения, справочники, ключи, история изменений и правила агрегации;
• готовить воспроизводимые выборки и исследования, сравнивать периоды и группы; отделять подтверждённый вывод от гипотезы и учитывать ограничения данных;
• фиксировать методику расчёта, контрольные проверки и ограничения так, чтобы другой специалист мог воспроизвести результат.

3. BI-ОТЧЁТНОСТЬ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ

• собирать требования к дашбордам и регламентным отчётам: аудитория, управленческий вопрос, показатели, фильтры, детализация, обновление и права доступа;
• создавать отчёты умеренной сложности либо готовить постановки для BI-разработчика; выбирать визуализацию по смыслу данных и требованиям доступности;
• проверять значения контрольными SQL-запросами и сверками с источниками; тестировать фильтры, периоды, детализацию, экспорт и граничные сценарии.

4. ПОСТАНОВКИ, СОГЛАСОВАНИЕ И ПРИЁМКА

• формулировать требования к витринам, загрузкам и преобразованиям: источники, маппинг, ключи, периодичность, обработка ошибок и критерии приёмки;
• взаимодействовать с аналитиками, BI-разработчиками, инженерами данных, разработчиками интеграций и QA; локализовать дефекты на уровне источника, загрузки, витрины, формулы или представления;
• вести каталог показателей и источников, протоколы сверки и историю изменений; соблюдать ролевой доступ и правила работы с персональными данными.

• Опыт работы не менее 2 лет практической работы аналитиком данных, BI-аналитиком; Опыт самостоятельного написания SQL-запросов для исследования данных, сверки источников и проверки расчётов;
• Участие как минимум в одном полном цикле создания показателя, аналитического отчёта или дашборда — от уточнения запроса и методики до проверки и передачи пользователям; Опыт анализа нескольких таблиц или источников, выявления проблем качества и содержательного взаимодействия с владельцами данных либо технической командой; Практический опыт работы хотя бы с одной BI-платформой и документирования формул, источников, правил расчёта и ограничений результата.
• SQL: JOIN, GROUP BY, подзапросы, CTE, оконные функции, условные выражения, работа с датами, поиск дублей и пропусков, сверка агрегатов и детализация расхождений.
• BI: практическое владение Visiology, Power BI, Qlik Sense, Tableau, DataLens, Luxms BI, Apache Superset или сопоставимой платформой.
• моделирование данных: гранулярность, первичные и внешние ключи, связи, факты и измерения, справочники, историчность и схема «звезда».
• качество данных: контроль полноты, уникальности, согласованности, актуальности и допустимости значений; трассировка показателя до источника.
• аналитические методы: описательная статистика, доли, темпы, динамика и группировки; понимание влияния пропусков, выбросов и изменения состава данных.
• интеграционный контекст и инструменты: базовое понимание API, JSON/XML, пакетных и файловых обменов; уверенная работа с Excel и средствами ведения задач и документации.

• Оформление по ТК РФ в ИТ компании;
• Белая и конкурентоспособная зарплата, премии;
• ДМС, компенсация обучения и спорта;
• Корпоративное обучение, внутренние митапы, участие в конференциях, доступ к корпоративным библиотекам технической и бизнес библиотеки;
• Экспертный рост, понимание своей карьерной траектории в рамках единой команды;
• Территориально: г. Москва, БЦ Комсити, Румянцево.