Аналитик по качеству и визуализации данных

В ЛУИС мы развиваем корпоративную BI-среду и хотим, чтобы за каждым дашбордом стояли достоверные данные, понятные расчеты и удобные инструменты для бизнеса. Ищем аналитика, который любит глубоко разбираться в данных, умеет выстраивать порядок и не останавливается на обнаруженной ошибке — выясняет ее причину и помогает предотвратить повторение.

Чем предстоит заниматься:

• Развивать и сопровождать BI-дашборды и аналитические витрины в своей зоне ответственности: собирать требования, готовить технические задания и взаимодействовать с бизнес-заказчиками, аналитиками и IT.
• Проверять полноту и корректность данных, проводить сверки и тестировать расчеты на соответствие утвержденным паспортам KPI.
• Настраивать контроли качества данных и мониторинг обновлений, чтобы вовремя замечать отклонения и сбои.
• Разбираться в причинах ошибок, вести реестр дефектов и взаимодействовать с ответственными за их исправление.
• Автоматизировать подготовку данных и регулярную отчетность, сокращая ручные операции.
• Тестировать изменения и участвовать в приемке аналитических продуктов.
• Документировать источники данных, преобразования, логику расчетов и ограничения — так, чтобы с ними было удобно работать всей команде.
• Делать дашборды понятнее и удобнее, помогать пользователям работать с ними и правильно интерпретировать показатели.

Что для нас важно:

• Опыт от двух лет в BI, аналитике данных или автоматизации отчетности.
• Уверенное владение SQL и практический опыт разработки BI-дашбордов.
• Понимание принципов моделирования данных, построения витрин и процессов загрузки.
• Опыт сверок, тестирования расчетов и контроля качества данных.
• Владение Excel и Power Query.
• Умение собирать и структурировать требования, уточнять задачи и объяснять бизнесу технические ограничения понятным языком.
• Системный подход: вы умеете разложить задачу на этапы, увидеть связи между источниками и показателями, зафиксировать договоренности и поддерживать порядок в документации.
• Готовность глубоко и последовательно разбираться в данных: проверять гипотезы, находить причины расхождений и доводить исследование до обоснованного вывода.
• Внимательность, самостоятельность и критическое мышление: вы замечаете несоответствия и проверяете результат, даже если на первый взгляд все выглядит правильно.

Будет преимуществом:

• Опыт использования Python для автоматизации.
• Опыт работы с данными 1С.
• Навыки работы с системами контроля версий.
• Опыт мониторинга загрузок данных.