Вакансии в городе Республика Татарстан

Базовое понимание принципов работы BI-системы (опыт с Power BI, Tableau, Yandex DataLens, Apache Superset или аналогами). Уверенное владение Excel...

Настройка и поддержка BI системы в рамках типовых задач. Организация сбора, первичной обработки и хранения данных (ETL процессы на базовом...

Опыт работы в финансовом секторе не менее 3-х лет. Опыт подготовки аналитических отчетов, презентаций. Обязателен опыт работы с базами...

Собирать и обрабатывать данные по взысканию задолженности физических лиц. Строить отчеты, выставлять планы для сотрудников взыскания. Работать с базами данных...

Опыт работы в производстве (мебель, деревообработка, дискретное производство). Понимание производственного потока и принципов ERP/1С. Уверенный Excel (сводные таблицы...

Контроль выполнения заказов и ключевых этапов производства. Анализ производительности, узких мест, брака и простоя. Поддержка маршрутов, нормативов времени и производственных...

Кандидатов с опытом работы аналитиком, экономистом, в сфере управления проектами от 1 года. Уверенных пользователей 1С Бухгалтерия, 1С...

Анализ коммерческой деятельности компании. Создание отчетов по показателям деятельности компании (прибыль, остатки, персонал и т.п). Визуализация результатов (презентации, дашборды).

Опыт аналитика от 2 лет (ритейл, e-commerce, FMCG, логистика). - Знание SQL, Power BI/Tableau, Excel (сводные таблицы, Power Query). -

Прогнозирование спроса и оптимизация ассортимента в цветочном бизнесе. - Анализ поставщиков и управление остатками. - Сегментация клиентов, анализ продаж и маркетинговых каналов. -

Навыки взаимодействия с бизнесом: проведение интервью, сбор требований, презентация решений. Опыт работы с BI-инструментами (Microsoft Power BI) от 3...

Сбор, анализ и формализация требований бизнеса (определение бизнес-требований, формирование функциональных требований и разработка технического задания). Определение ролевых потребностей в...

Опыт работы аналитиком данных от года. Владение Excel на высоком уровне: написание сложных формул, работа со сводными таблицами, Power Pivot...

Работа с данными: выгрузка из баз данных, их обработка. Подготовка управленческой и аналитической отчетности на основе полученных данных, контроль показателей...

Понимание основ работы с данными: модели, ключи, связи. Базовый SQL (на уровне проверки и выборки данных). Навыки анализа данных на...

Проверка качества данных: полнота, корректность, уникальность, согласованность. Выявление ошибок, дубликатов, пропусков, аномалий. Анализ причин возникновения ошибок (root cause analysis).

Опыт работы от 3 лет в области анализа данных и бизнес-аналитики. Навыки оптимизации SQL-запросов и администрирования баз данных...

Оптимизация и настройка SQL-запросов для повышения производительности баз данных. Мониторинг и администрирование базы данных для обеспечения их стабильной работы.

Высшее физико-математическое/техническое/экономическое образование или обучение на последнем курсе технического ВУЗа. Опыт работы в ИТ компаниях, подразделениях ИТ...

Работа в составе команды валидации (в связке с DS и методологами), которая занимается оценкой эффективности моделей в анализируемом процессе и...

Понимание git и git-flow (Pull, Push, PR, Merge, ведение веток). Понимание принципов работы реляционных СУБД и знание языка SQL...

Анализировать, разрабатывать и тестировать изменения стратегии принятия кредитных решений в Camunda. Оптимизировать техническую реализацию стратегий принятия кредитных решений.

Высшее образование (экономическое, финансовое, математическое или статистическое образование является предпочтительным). Хорошее знание английского языка (не ниже Upper Intermediate, свободный разговорный...

Участие в процессе прогнозирования спроса. Лидирование S&OP процесса на горизонте до 18 месяцев. Взаимодействие с отделом продаж и Головным...

Знание теоретических и прикладных основ анализа данных. Знание SQL. Знание инструментов BI - Power BI, QlikView, Tableau, PIX BI, Yandex DataLens...

Сбор и анализ требований к данным, поступающим из информационных систем. Формулирование требований к интеграции данных из разных источников (лабораторные системы...

Доступ к инфраструктуре Яндекса. Хорошо знакомы со всеми базовыми подходами в ML (классификацией, кластеризацией, бустингом) и умеете их применять.

В Яндексе много финансовых систем: свои системы учёта, документооборота, платежей, работы с банками. В этих системах реализовано много бизнес-процессов...

Опыт работы с BI-инструментами (Apache Superset или DataLens) от 3 лет. Отличное владение SQL: оконные функции, CTE.

Взаимодействовать с бизнес-командами, чтобы выявлять реальные потребности и переводить их в понятные BI-решения. Работать с метриками и KPI...

Высшее образование по профилю ИТ/математика. Коммерческий опыт в Data Science на Python, пакеты: keras, tensorflow, sklearn, numpy, pandas, будет...

Построение моделей машинного обучения в целях детектирования мошенничества/ предотвращения потенциальной просроченной задолженности (задача классификации и детектирования аномалий). Решение задач выделения...

4+ лет опыта в роли Data Analyst или BI Developer. Высшее образование (математика / информатика / ИТ). Продвинутый уровень SQL, опыт...

Анализ бизнес-данных из различных источников, включая работу с иерархическими справочниками и построение измерений. Разработка интерактивных дашбордов в Power BI...

Базовые знания теории в области ХД. Хорошие знания SQL, PL/SQL (чтение и написание запросов любой сложности; понимание и умение...

Анализ требований от заказчика в рамках задач по построению отчетных витрин на базе Хранилища данных (ХД). Исследование источников данных, анализ...

Сильная команда. Фаундеры — выходцы из Яндекс и Тинькофф, выпускники МФТИ. Все заряжены на результат, без «я просто исполнитель».

Превращать размытый профиль «Нужны компании как X» в чёткие критерии: отрасль, выручка, маркеры активности. Находить для каждой задачи источники данных...

Понимание основ работы с данными: модели, ключи, связи. Базовый SQL (на уровне проверки и выборки данных). Навыки анализа данных на...

Проверка качества данных: полнота, корректность, уникальность, согласованность. Выявление ошибок, дубликатов, пропусков, аномалий. Анализ причин возникновения ошибок (root cause analysis).