Senior BI/Data Analyst
Задачи:
-
Собирать, анализировать и формализовывать бизнес-требования к аналитике и отчетности;
-
Разрабатывать и сопровождать BI-отчетность и дашборды в Power BI;
-
Проектировать и развивать витрины данных, аналитические модели и показатели;
-
Работать с данными с использованием SQL: подготовка, обработка, исследование и анализ;
-
Участвовать в развитии корпоративного хранилища данных (DWH);
-
Анализировать пользовательское поведение, строить воронки, проводить когортный анализ и сегментацию клиентов;
-
Рассчитывать и сопровождать ключевые продуктовые и бизнес-метрики (Retention, DAU, MAU, ARPU, Conversion, LTV и др.);
-
Проводить ad-hoc исследования, выявлять закономерности и готовить рекомендации для бизнеса;
-
Оценивать эффективность продуктов, сервисов и бизнес-инициатив, находить точки роста на основе данных;
-
Выполнять статистический анализ, строить прогнозные модели и исследовать поведенческие паттерны;
-
Оптимизировать SQL-запросы и BI-решения;
-
Визуализировать результаты анализа и презентовать выводы бизнес-заказчикам.
Опыт и знания
-
Опыт работы Data Analyst / BI Analyst / Product Analyst от 3 лет;
-
Высшее образование в области математики, статистики, ИТ, экономики или смежных направлений;
-
Опыт взаимодействия с бизнес-заказчиками и разработки аналитических решений;
-
Практический опыт развития BI-систем, корпоративной аналитики или DWH.
Технические навыки
-
Уверенное владение Power BI (DAX, Power Query, разработка отчетов и дашбордов);
-
Отличное знание SQL: JOIN, CTE, оконные функции, оптимизация запросов;
-
Опыт построения аналитических моделей данных и витрин;
-
Понимание принципов проектирования реляционных и нереляционных БД;
-
Знание архитектуры DWH и принципов построения корпоративных хранилищ данных;
-
Опыт работы с SSAS и Tabular Models;
-
Навыки Python (pandas, NumPy, matplotlib, scikit-learn) будут преимуществом.
Аналитическая экспертиза
-
Опыт расчета и анализа продуктовых метрик;
-
Навыки когортного анализа, сегментации пользователей и построения продуктовых воронок;
-
Опыт проведения ad-hoc исследований и поиска инсайтов для бизнеса;
-
Знание математической статистики и теории вероятностей;
-
Понимание базовых методов машинного обучения и возможностей их применения в аналитике.
-
Практический опыт использования Python для анализа данных и автоматизации процессов;
-
Опыт применения методов машинного обучения в аналитических задачах;
-
Участие в проектировании и развитии DWH;
-
Опыт оптимизации BI-решений и разработки аналитических моделей;
-
Опыт построения аналитики для цифровых продуктов и клиентских сервисов;
-
Работа с большими объемами данных и поиск бизнес-инсайтов.
- Профессиональный коллектив;
- Возможность работать над проектами, приносящими пользу для тысяч людей;
- Неограниченный рост;
- Комфортный офис в центре города;
- Скидки на фитнес, обучение английскому языку, подарки на праздники и дни рождения;
- Бонусы и уникальные предложения от компаний холдинга;
- Спонсирование профессионального обучения;
- Насыщенная корпоративная жизнь с выездами на природу, праздничными мероприятиями в офисе, играми и розыгрышами подарков.