Аналитик данных

Мы — команда данных крупной розничной компании. Развиваем аналитику и переносим данные на новую облачную платформу. Ищем дата-аналитика, который поможет бизнесу принимать решения: находить причины изменений показателей, проверять гипотезы и создавать понятную отчётность.

Дата-аналитик / Data Analyst

Мы — команда данных крупной розничной компании. Развиваем аналитику и переносим данные на новую облачную платформу. Ищем дата-аналитика, который поможет бизнесу принимать решения: находить причины изменений показателей, проверять гипотезы и создавать понятную отчётность.

Что предстоит делать

- Анализировать продажи, запасы, ассортимент, цены, промо и другие показатели ритейла.
- Разбирать бизнес-запросы: формулировать аналитический вопрос, выбирать метод анализа и представлять выводы с рекомендациями.
- Писать SQL-запросы, объединять данные из разных источников, собирать выборки и аналитические витрины совместно с инженерами данных.
- Создавать и развивать отчёты и дашборды в Power BI.
- Согласовывать с бизнесом определения метрик и правила их расчёта.
- Выявлять аномалии и проблемы качества данных, разбирать их причины вместе с владельцами источников.
- При миграции проверять сопоставимость показателей и корректность отчётности на новой платформе.
- Развивать самостоятельную работу бизнеса с данными: понятные метрики, документацию и доступные аналитические инструменты.

Стек и среда

- SQL — основной инструмент получения и анализа данных.
- Power BI / Power BI Report Server — визуализация и отчётность.
- Hadoop, SAP BW / SAP HANA — существующий ландшафт данных.
- Облачная платформа на Kubernetes и S3-совместимом хранилище — целевая инфраструктура, с которой работает команда данных.

- Опыт работы дата-аналитиком от двух лет.
- Уверенный SQL: CTE, оконные функции, сложные соединения, агрегации; понимание гранулярности данных и причин задвоений.
- Опыт работы с Power BI: Power Query, DAX, модели данных и создание дашбордов.
- Владение Excel для исследования и проверки данных.
- Знание основ статистики и умение корректно интерпретировать результаты анализа.
- Умение проверять качество исходных данных и собственных расчётов.
- Способность объяснять выводы бизнесу и связывать их с конкретными действиями.

Будет преимуществом

- Python: pandas, Jupyter, библиотеки визуализации.
- Опыт аналитики в ритейле и понимание показателей выручки, маржи, оборачиваемости, доступности товара, LFL и эффективности промо.
- Опыт работы с Hadoop или SAP BW/HANA.
- Участие в переносе отчётности и сверке показателей между системами.

• Участие в масштабных проектах в федеральной компании.
• Конкурентную заработную плату и социальный пакет.
• Оформление в аккредитованную ИТ-компанию.
• Профессиональное развитие и обучение за счёт работодателя.
• Удаленный/гибридный формат работы;
• Команду профессионалов;
• Годовое премирование по результатам работы.