Вакансии в городе Москва

Хорошее знание SQL, опыт составления сложных запросов и их оптимизации. Владение различными библиотеками Python для анализа данных. Опыт работы с...

Проверка данных, выявление и исправление аномалий. Решение небольших, в т.ч. шаблонных задач по различным направлениям (выгрузки ad hoc).

Вы увлечены финтехом и успешно работаете в динамичной среде. Вы сочетаете глубокую экспертизу, командный дух и стремление к инновациям.

Вам предстоит работать как самостоятельно, так и в сотрудничестве с разработчиками, системными администраторами и другими командами для поддержания баз данных.

Высшее образование (информационные технологии, математическая статистика). Опыт работа в строительной/проектной организации. Релевантный опыт работы от 3-х лет.

Разработка отчётов Power BI. Анализ структуры источников данных, состава данных и метаданных, разработка алгоритмов извлечения и трансформации данных.

Отличное знание Excel. Опыт работы в Power Query, Power Pivot, SQL, Python. 1С (желательно). Скрупулезность, педантичность, аккуратность, исполнительность.

Работа по сбору и обработке данных, контроль корректности ввода данных. Работа в Microsoft Excel (формулы, защита данных, сводные таблицы и...

Проводить анализ А/В-тестов, используя продвинутые методы. Уверенные знания SQL (на уровне написания сложных запросов) и Python (применение основных...

Плотно взаимодействовать с продуктовой командой, искать боли и точки роста возвратного потока с помощью аналитических исследований; Оценивать эффект от гипотез...

Грамотная устная и письменная речь. Оперативность, умение быстро интерпретировать информацию. Навык быстрого поиска информации на основании открытых данных.

Анализировать информационные потоки, различные источники по открытым инфоповодам. Обрабатывать результаты мониторинга. Визуализировать результаты в формате коротких сообщений, справок, отчетов.

Настройка коннекторов к источникам данных. Если опыт позволяет, то настройка ETL. 1. Опыт работы с BI или аналитическими системами от...

Работа с аналитической системой (BI). Создание витрин данных. Разработка метамодели данных. Анализ данных. Настройка аналитических отчётов, графиков и регламентной отчётности.

Базовые аналитические навыки. Системное аналитическое инженерное мышление. Грамотная устная и письменная речь. Умеренный перфекционизм и внимание к деталям.

Проектирование в тандеме с архитектором концептуального, логического и физического уровней архитектуры данных вокруг процессов и бизнес контекстов компании.

Образование. Высшее образование в сфере ИТ. Профессиональные знания и опыт. Требуется наличия опыта по разработке программного обеспечения для Linux, знание...

В задачи будет входить доработка существующих у компании прошивок и документации к коммутаторам до уровня достаточного для прохождения сертификаций, внесения...

Продвинутый уровень SQL (виды джойнов, подзапросы, аналитические функции, оптимизация запросов, оконные функции). Знание инструментов визуализации (FineBI, Tableau , PowerBI).

Формирование выгрузок с помощью SQL-запросов. Взаимодействие с разработчиками БД по вопросам качества данных. Анализ данных о поведении клиентов из...

Анализировать большие объемы данных. Выявлять рыночные тенденции и закономерности. Формировать прогнозы и рекомендации для принятия бизнес-решений. Глубокого понимания методологии...

Построение прогнозных моделей. Проверка гипотез на основании данных. Выявление факторов, влияющих на бизнес результат. Разработка и проведение проведения А/В...

У вас есть аналогичный опыт работы от 5 лет. Вы имеете опыт руководства командой. Умеете проводить A/B тесты.

Лидировать аналитиков, отвечать на их вопросы, помогать с техническими вопросами. Совместно с руководителем определять вектор рисерча и тестов. Тестировать гипотезы.

Уверенный пользователь SQL. Опыт в риск-аналитике обязателен от 3-х лет. Отличные аналитические навыки, умение находить причинно-следственные связи...

Разработка блока риск-отчетности. Риск-аналитика, мониторинг качества портфеля, анализ отклонений, сегментация. Подготовка разовых и периодических аналитических заключений.

Опыт работы BI-аналитиком от 6 месяцев. Навыки работы с Power BI (создание дашбордов, модели данных). Уверенное владение SQL (сложные...

Разработка дашбордов и отчетов в Power BI. Написание сложных SQL-запросов для извлечения и обработки данных. Анализ данных, выявление тенденций...

Опыт работы с дашбордами и любой BI системой. Опыт с dbt моделями. Опыт с Greenplum. Автоматизация аналитических решений – работа с...

Разработка сервисов FastApi для предоставления данных. Работа с внешними RestApi (aiohttp, requests). Анализ и исследование данных с помощью инструментов Python...

Высокий уровень владения SQL. Разработка OLAP кубов. Понимание методологии создания DWH. Базовый уровень программирования для автоматизаций. Автоматизация бизнес-процессов.

Анализ данных из различных структурированных и неструктурированных источников. Подбор технологии для хранения данных. Проектирование и оптимизация баз данных.

Навык работы в Excel на высоком уровне: Power query. DAX, power pivot. Формулы Excel. Навык работы с кубами на высоком...

Формирование планов поставок с использованием инструментов Excel и внутренних тулов. Ведение и анализ отчетности. Анализ, контроль, предложения по выполнения KPI...

SQL – продвинутый уровень. Знание современных моделей хранения данных. Знание технологий построения современных хранилищ данных. Опыт работы в клиентской аналитике.

Проводить информационный анализ систем-источников информации. Анализировать бизнес-требования заказчика, подготавливать ТЗ на реализацию. Проектировать и разрабатывать витрины данных.

Уверенное знание SQL (разные виды join, группирование, оконные функции). Уверенное знание Python для обработки табличных данных (pandas, numpy, matplotlib, работа...

Работа с разными БД (Hadoop, GreenPlum, Oracle и тп). Разработка скриптов (SQL, PySpark, Python) для выгрузки данных из БД.

Уровень Middle/Senior, опыт работы на аналитической позиции от 1 года (предпочтительно 3 и более). Уверенное владение Excel/Google Sheets...

Сбор и анализ тематик и причин обращений, а также технических проблем на пилотном проекте и далее на коммерческом этапе.