Вакансии в городе Санкт-Петербург

Опыт работы с SQL и большими объёмами данных. Опыт построения сложных ETL-процессов. Опыт с конкретными технологиями не критичен, важно...

Основной задачей будет построение и оптимизация ETL-процессов на базе YTsaurus-стека технологий. Задачи. Построение новых и оптимизация старых ETL...

Знание основ математической статистики и принципов A/B-тестирования. Уверенное владение SQL и Python. Опыт построения дашбордов и визуализации метрик.

Аналитика качества пользовательского опыта в сервисе на основании данных о проигрывании, ошибках и иных измеримых дефектах, влияющих на пользователя.

Опыт построения отчетов в BI инструментах от 2 лет (Qlik Sense, Tableau, Power BI, Superset). Опыт построения витрин Data Marts...

Разработка BI-отчетности в Qlik Sense. Разработка прикладных витрин в Clickhouse. Взаимодействие с аналитиками-методологами для реализации бизнес-логики на...

Образование в профильной или смежной области. Знание Python (в особенности pandas), Google Sheets, Google Colab, GitHub, API. Будет круто, если...

Выгружать, обрабатывать и структурировать данные из различных источников. Разрабатывать системы автоматизации и мониторинга бизнес-процессов агентства. Искать и устранять баги...

Опыт участия в процессах разработки аналитических инструментов в любой должности (аналитик, BI-разработчик, поддержка готовых инструментов) от 2х лет.

Регулярно коммуницировать с командами, которые занимаются учетом денег и клиентов (биллинг, финансы, клиентский сервис). Планировать и приоритизировать задачи по своему...

Образование в профильной или смежной области. Знание Python (в особенности pandas), Google Sheets, Google Colab, GitHub, API. Будет круто, если...

Выгружать, обрабатывать и структурировать данные из различных источников. Разрабатывать системы автоматизации и мониторинга бизнес-процессов агентства. Искать и устранять баги...

Опыт работы аналитиком данных или BI-специалистом 1-2 года. Знание SQL, основ Python (или R), BI-инструментов.

Сбор и интеграция данных из разных источников: CRM, маркетинг, продажи, финансы. Поддержка и развитие хранилища данных: BigQuery / ClickHouse / Postgres.